10 agentes de IA, 6 modelos, 48 automação. Na minha própria máquina. Cada agente tem sua própria memória. 43K documentos, grafo de conhecimento, busca semântica. Eles assumem a tarefa às 2 da manhã e deixam um relatório pela manhã. Isso também é o dashboard.

Hoje, 4 agentes realizaram a auditoria do meu site de e-commerce ao mesmo tempo. Segurança, desempenho, SEO, banco de dados. Em 2 minutos, encontraram 19 problemas, corrigiram 9 deles e fizeram o deploy na mesma hora. Sincronizou 28 produtos com o sistema de contabilidade. Zero erros. A memória funciona como um organismo vivo, utilizando a curva de esquecimento de Ebbinghaus. Informações não utilizadas desaparecem, enquanto as frequentemente acessadas se fortalecem.

9 agentes de IA, cada um com sua própria tarefa e memória. 3 Anthropic (1 a mais está a caminho), 3 Gemini, 2 Codex, 1 Kimi, 1 GLM (a caminho). Cada um está designado para a tarefa que faz melhor.

O cron job 48 está a funcionar 24/7. Briefing de manhã, revisão de código à noite, verificação de segurança, sincronização de contabilidade, rascunho de tweet, resumo de favoritos, acompanhamento financeiro, controlo de casa inteligente. Cada um é registado, se falhar, um alerta é enviado.

No nível de autenticação, cada modelo de provedor é gerido separadamente. A rotação de tokens é automática, o watchdog de limite de taxa funciona a cada 30 minutos, e a verificação de saúde escaneia o sistema a cada 6 horas.

Os agentes podem comunicar entre si. O orquestrador principal Mahmut toma decisões, o Codex escreve código, a Gemini investiga, o Usta (sonnet 4.6) resolve falhas, e a Kimmy (kimi2.5) gerencia ferramentas e chama cron jobs. Estou a criar processos em paralelo, distribuindo tarefas independentes simultaneamente a 4-5 agentes.

Fiz um UI gamificado para o bide 8bit com fila de tarefas, rastreamento de tarefas, histórico de sessões e monitoramento de saúde do cron, que é imprescindível :)). Tudo é exibido a partir de um único painel.

O sistema de memória funciona com embeddings locais da Ollama. A indexação de documentos, busca semântica e enriquecimento de gráficos de conhecimento ocorrem tudo localmente. Apenas o raciocínio vai para a API, todo o resto é local. Tudo isso também acontece em um Mac Studio.

A informação multiplica-se à medida que é partilhada na nossa comunidade de agentes de IA em turco.

Maho é incrível, o resto é emoção...

@mr0xed foi bom para benchmarkar, continue assim Mahmory :)

@0xNeothon Alimente a sua garra para clonar.