O que Learn-Open-Harness faz?
Domine a arquitetura OpenHarness com doze capítulos interativos cobrindo loops de agente, ferramentas, memória e sistemas multiagentes para desenvolvimento de IA.
Introdução
OpenHarness é uma estrutura modular para construção de sistemas de IA baseados em agentes. Este skill fornece um guia passo a passo, com doze capítulos interativos, cada um focado em um aspecto fundamental da arquitetura.
Capítulos
- Fundamentos do Loop de Agente - Entenda o ciclo básico de percepção, raciocínio e ação.
- Ferramentas e Ações - Aprenda a definir e registrar ferramentas que os agentes podem invocar.
- Sistemas de Memória - Implemente memória de curto e longo prazo para seus agentes.
- Gerenciamento de Estado - Controle o estado global e local durante a execução.
- Orquestração de Agentes - Coordene múltiplos agentes para resolver tarefas complexas.
- Tratamento de Erros - Crie estratégias robustas para falhas e exceções.
- Observabilidade - Monitore e registre as ações dos agentes.
- Segurança e Permissões - Defina limites e políticas de acesso.
- Otimização de Desempenho - Melhore a eficiência dos loops de agente.
- Integração com APIs Externas - Conecte agentes a serviços de terceiros.
- Testes e Simulação - Valide o comportamento dos agentes antes da implantação.
- Implantação e Escalonamento - Prepare seu sistema para produção.
Como Usar
Cada capítulo contém uma explicação teórica, exemplos práticos e exercícios. Recomenda-se seguir a ordem sequencial para melhor compreensão. Você pode executar os exemplos localmente ou em plataformas como Claude Code, Cursor e Codex.
Pré-requisitos
- Conhecimento básico de programação (Python recomendado)
- Familiaridade com conceitos de IA e agentes
- Ambiente de desenvolvimento configurado (Node.js ou Python)
Contribuição
Contribuições são bem-vindas! Sinta-se à vontade para abrir issues ou pull requests no repositório original.
Licença
Este projeto está licenciado sob a Licença MIT - veja o arquivo LICENSE para detalhes.