Arquitetura do Sistema
Conheça a arquitetura modular e extensível do Capellaris, projetada para permitir comunicação eficiente entre agentes e aprendizado contínuo.
Visão Geral da Arquitetura
O Capellaris foi projetado com uma arquitetura modular e extensível, permitindo fácil adição de novos tipos de agentes e integração com diferentes sistemas externos. A arquitetura é composta por vários componentes principais que trabalham juntos para fornecer uma solução completa para gerenciamento de agentes de IA.
Diagrama de Arquitetura
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| Agentes | | Sistema de | | Integração com |
| Especializados |<--->| Comunicação |<--->| Chat |
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| Gerenciador de |<--->| Núcleo do |<--->| Confirmação |
| Squads | | Sistema | | Humana |
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v
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| Sistema de |
| Aprendizado |
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A arquitetura do sistema é baseada em um design modular, onde cada componente tem uma responsabilidade bem definida e se comunica com outros componentes através de interfaces padronizadas. Isso permite que o sistema seja facilmente estendido e adaptado para diferentes necessidades e casos de uso.
Modularidade
Componentes independentes com interfaces bem definidas, facilitando manutenção e extensão.
Escalabilidade
Arquitetura projetada para escalar horizontalmente, suportando múltiplos agentes e tarefas simultâneas.
Extensibilidade
Fácil adição de novos tipos de agentes, integrações e funcionalidades sem modificar o núcleo do sistema.
Componentes Principais
Núcleo do Sistema (Core)
O núcleo do sistema é responsável por gerenciar o registro de agentes, orquestração de tarefas e manutenção do estado do sistema. Ele atua como o ponto central de coordenação entre todos os outros componentes.
Principais Classes:
- AgentManager: Gerencia o registro e acesso aos agentes
- TaskOrchestrator: Coordena a execução de tarefas
- SystemState: Mantém o estado global do sistema
- ConfigManager: Gerencia configurações do sistema
Agentes Especializados
Os agentes especializados são os componentes que realizam tarefas específicas em diferentes domínios. Cada tipo de agente é otimizado para sua área de especialidade e implementa a interface comum de agente.
Tipos de Agentes:
- MarketingAgent: Especializado em análise e criação de conteúdo de marketing
- FinancialAgent: Especializado em análise financeira e relatórios
- DevelopmentAgent: Especializado em assistência de código e debugging
- HRAgent: Especializado em processos de recursos humanos
- SalesAgent: Especializado em análise de vendas e estratégias comerciais
- OperationsAgent: Especializado em otimização de processos operacionais
Sistema de Comunicação
O sistema de comunicação gerencia a troca de mensagens entre agentes, permitindo que eles colaborem em tarefas complexas. Ele implementa um protocolo de comunicação padronizado baseado no protocolo A2A (Agent-to-Agent) do Google.
Principais Classes:
- Message: Representa uma mensagem entre agentes
- MessageQueue: Gerencia filas de mensagens para cada agente
- CommunicationSystem: Coordena o roteamento de mensagens
- ChatAdapter: Adapta mensagens para diferentes formatos
Gerenciador de Squads
O gerenciador de squads é responsável por formar e coordenar equipes temporárias de agentes para tarefas complexas que exigem múltiplas especialidades. Ele define papéis, fluxos de trabalho e gerencia a comunicação entre os membros do squad.
Principais Classes:
- Squad: Representa uma equipe de agentes
- SquadManager: Gerencia a criação e dissolução de squads
- WorkflowDefinition: Define o fluxo de trabalho do squad
- TaskDependency: Gerencia dependências entre tarefas
Sistema de Aprendizado
O sistema de aprendizado armazena e analisa o histórico de interações para melhorar o desempenho dos agentes ao longo do tempo. Ele identifica padrões, otimiza prompts e adapta o comportamento dos agentes com base em feedback e resultados anteriores.
Principais Classes:
- LearningSystem: Coordena o processo de aprendizado
- KnowledgeBase: Armazena o histórico de interações
- PatternAnalyzer: Identifica padrões em interações
- PromptOptimizer: Otimiza prompts com base em histórico
Integração com Chat
O módulo de integração com chat conecta o sistema a plataformas de chat como Slack e Microsoft Teams, permitindo que os usuários interajam com os agentes através de interfaces familiares. Ele gerencia a conversão de mensagens entre o formato interno e os formatos específicos de cada plataforma.
Principais Classes:
- ChatIntegration: Gerencia a integração com plataformas de chat
- SlackConnector: Conecta o sistema ao Slack
- TeamsConnector: Conecta o sistema ao Microsoft Teams
- MessageFormatter: Formata mensagens para diferentes plataformas
Interface de Confirmação Humana
A interface de confirmação humana gerencia o processo de aprovação para execução de tarefas, garantindo que os agentes não realizem ações não autorizadas. Ela envia solicitações de aprovação para os operadores humanos e processa suas respostas.
Principais Classes:
- HumanConfirmationInterface: Gerencia o processo de aprovação
- ApprovalRequest: Representa uma solicitação de aprovação
- ApprovalResponse: Representa a resposta do operador
- ApprovalManager: Coordena o fluxo de aprovações
Fluxo de Dados
O fluxo de dados no Capellaris segue um padrão bem definido, desde a solicitação inicial do usuário até a entrega dos resultados. Abaixo está uma descrição detalhada de como os dados fluem através dos diferentes componentes do sistema.
Entrada do Usuário
O usuário envia uma solicitação através de uma plataforma de chat (Slack, Teams). A mensagem é recebida pelo módulo de integração com chat, que a converte para o formato interno do sistema.
Análise e Planejamento
O núcleo do sistema analisa a solicitação e determina quais agentes são necessários para executá-la. Se a tarefa for complexa, o gerenciador de squads é acionado para formar uma equipe de agentes.
Solicitação de Aprovação
A interface de confirmação humana envia uma solicitação de aprovação para o operador, detalhando a tarefa e os agentes envolvidos. O operador responde aprovando, rejeitando ou solicitando mais informações.
Otimização de Prompts
O sistema de aprendizado otimiza os prompts com base no histórico de interações semelhantes, melhorando a qualidade das respostas dos agentes.
Execução da Tarefa
Os agentes executam a tarefa, comunicando-se entre si através do sistema de comunicação quando necessário. Se um squad foi formado, o fluxo de trabalho definido é seguido, com cada agente executando sua parte da tarefa.
Entrega de Resultados
Os resultados da tarefa são formatados e enviados de volta ao usuário através da plataforma de chat original. O sistema de aprendizado armazena a interação completa para análise e melhoria futura.
Stack Tecnológica
O Capellaris é implementado utilizando uma stack tecnológica moderna e robusta, com foco em desempenho, escalabilidade e manutenibilidade.
Backend
- Linguagem: Python 3.10+
- Framework: FastAPI para APIs RESTful
- Banco de Dados: PostgreSQL para armazenamento persistente
- Cache: Redis para armazenamento em memória
- Mensageria: RabbitMQ para comunicação assíncrona
- Modelos de IA: Integração com OpenAI GPT-4 e outros LLMs
Integração
- APIs: RESTful e GraphQL para integração com sistemas externos
- Webhooks: Para integração com plataformas de chat
- Autenticação: OAuth 2.0 e JWT para segurança
- Documentação: Swagger/OpenAPI para documentação de API
- Monitoramento: Prometheus e Grafana para métricas
- Logging: ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana)
Requisitos de Infraestrutura
- Servidor com mínimo de 4 vCPUs e 8GB de RAM para ambiente de produção
- Armazenamento SSD para banco de dados e cache
- Conexão de internet estável e rápida para comunicação com APIs externas
- Ambiente containerizado (Docker) para facilitar implantação e escalabilidade
- Orquestração de containers (Kubernetes) para ambientes de produção de grande escala