O usuário descreve o objetivo em linguagem natural e a Trinity monta uma equipe de agentes com responsabilidades e fluxo.
Projeto aplicado de agentes e LLMOps
Squads de agentes para transformar trabalho interno em execução rastreável.
A Trinity explora como interpretar pedidos de trabalho, criar equipes de agentes e executar fluxos com arquivos e ferramentas, acompanhando sessões, custos, logs e qualidade. Menos IA solta. Mais processo, contexto e governança.
LiteLLM
Langfuse
MCP
PostgreSQL
Governança
Projeto
Um estudo aplicado para criar, executar e governar equipes de IA.
Cada projeto roda em sessões independentes, com entradas, arquivos, saídas e histórico preservados.
Custos, logs, modelos, ferramentas e eventos ficam visíveis para diagnóstico, aprendizado e governança.
Chat operacional
Da conversa ao projeto executável.
A Trinity usa o chat como porta de entrada, mas a entrega não termina em uma resposta solta. O pedido vira projeto, com agentes, entradas, modelos e critério de execução.
Sessões
Histórico para repetir, comparar e auditar.
Cada execução fica separada em sessão. Assim, a mesma equipe pode rodar várias vezes com novas entradas sem apagar o resultado anterior.
Habilidades
Capacidades reutilizáveis para agentes.
Habilidades permitem transformar rotinas recorrentes em capacidades reutilizáveis, combinando ferramentas nativas, prompts especializados e integrações importadas.
Arquivos
Biblioteca persistente por tenant.
A Trinity trabalha com documentos, planilhas, código e arquivos de entrada ou saída. A biblioteca permite reutilizar materiais entre projetos e execuções.
MCP
Ferramentas externas sem acoplar o core.
Servidores MCP podem ser cadastrados por tenant e sincronizados para expor ferramentas aos agentes. A Trinity conhece ferramentas, não detalhes de APIs externas.
Custos
Consumo visível para entender impacto operacional.
Tokens de entrada e saída aparecem por tenant e projeto. Isso ajuda a entender cenários de uso e controlar modelos conforme custo e qualidade.
Possibilidades de uso
Cenários para áreas com documentos, repetição e decisão assistida.
Financeiro
Conciliação de notas, pedidos, extratos, divergências e fechamento.
RH
Triagem de candidatos, aderência à vaga, parecer inicial e perguntas para gestor.
Compras
Comparação de propostas, riscos de fornecedor, recomendação de negociação.
Jurídico
Resumo de contratos simples, cláusulas de atenção e revisão inicial assistida.
Atendimento
Análise de tickets, SLA, causa raiz e melhoria contínua.
Operações
Diagnóstico de indicadores, plano de ação e relatórios recorrentes.
Arquitetura
Base moderna para LLMOps sem prender a plataforma a um único provedor.
Gateway de modelos
LiteLLM roteia entre Ollama, Groq, Gemini, GitHub Models e outros provedores.
Observabilidade
Eventos internos, logs e Langfuse ajudam a entender cada execução.
Governança
Políticas de modelos, ferramentas, tokens, passos e tempo bloqueiam antes do gasto.
Banco preparado
PostgreSQL com pgvector habilitado prepara evoluções de memória e busca semântica.
Autor
Projeto em construção, estudo e evolução contínua.
A Trinity é uma iniciativa pessoal para investigar como agentes de IA podem apoiar processos reais com mais contexto, rastreabilidade e controle.