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webdevcom01-cell/agent-studio

Construtor visual de agentes de IA com orquestração multi-agente, pipeline RAG, protocolos MCP/A2A e aprendizado contínuo.

O que é agent-studio?

O webdevcom01-cell/agent-studio é uma ferramenta visual para construção de agentes de IA que integra orquestração multi-agente, pipelines RAG (Retrieval-Augmented Generation), suporte aos protocolos MCP e A2A para comunicação entre agentes, e um sistema de aprendizado contínuo. Esta skill é ideal para desenvolvedores que desejam prototipar, implantar e gerenciar agentes de IA complexos sem escrever código manualmente, oferecendo uma interface visual intuitiva. Ela suporta diversos ambientes de desenvolvimento, como Claude Code, Cursor e Codex, permitindo que os usuários combinem diferentes modelos de linguagem, fontes de dados e ferramentas em fluxos de trabalho automatizados. O sistema de aprendizado contínuo permite que os agentes melhorem seu desempenho com base em interações passadas, enquanto a orquestração multi-agente facilita a decomposição de tarefas complexas em subtarefas gerenciáveis, cada uma executada por um agente especializado.

Funciona com~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add webdevcom01-cell/agent-studio

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Documentação

O que agent-studio faz?

Construtor visual de agentes de IA com orquestração multi-agente, pipeline RAG, protocolos MCP/A2A e aprendizado contínuo.

Visão Geral

O agent-studio permite que você crie agentes de IA poderosos visualmente, combinando orquestração multi-agente, recuperação aumentada por geração (RAG), protocolos de comunicação entre agentes (MCP e A2A) e um mecanismo de aprendizado contínuo.

Recursos Principais

  • Interface Visual de Construção: Arraste e solte componentes para criar fluxos de trabalho de agentes.
  • Orquestração Multi-Agente: Divida tarefas complexas em subtarefas gerenciáveis, cada uma executada por um agente especializado.
  • Pipeline RAG: Integre fontes de dados externas para enriquecer as respostas dos agentes com informações atualizadas.
  • Protocolos MCP/A2A: Suporte aos protocolos Model Context Protocol (MCP) e Agent-to-Agent (A2A) para comunicação padronizada entre agentes.
  • Aprendizado Contínuo: Os agentes aprendem com interações passadas, melhorando seu desempenho ao longo do tempo.

Como Usar

  1. Instalação: Clone o repositório e instale as dependências:

    git clone https://github.com/webdevcom01-cell/agent-studio.git
    cd agent-studio
    npm install
    
  2. Configuração: Defina as variáveis de ambiente necessárias:

    export OPENAI_API_KEY="sua-chave-aqui"
    export MCP_SERVER_URL="http://localhost:8080"
    
  3. Execução: Inicie o servidor de desenvolvimento:

    npm run dev
    

Exemplo de Fluxo de Trabalho

  1. Crie um agente de pesquisa que utiliza RAG para buscar informações em uma base de conhecimento.
  2. Conecte-o a um agente de resumo que formata as respostas.
  3. Aplique aprendizado contínuo para refinar as respostas com base no feedback do usuário.

Compatibilidade

  • Plataformas: Claude Code, Cursor, Codex
  • Modelos: Suporta modelos da OpenAI, Anthropic, e outros provedores via API

Contribuição

Contribuições são bem-vindas! Por favor, leia nosso guia de contribuição para mais detalhes.

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