Primeiro lançamento — 2026

O agente de IA que
entende seu sistema
antes de tocá-lo.

SYMBIOS AGENT é o primeiro agente de engenharia construído em torno de um World Model ativo — operando de forma autônoma 24 horas por dia.

symbios — loop status
# symbios-agent · autonomous loop — running
health_checkevery 60s
task_discoveryevery 300s
self_planningevery 1800s
# world model state
cascade_riskLOW
evidencefresh
recommendationproceed
# awaiting next pass...
Para quem é

Construído para um problema específico.

Não é um assistente de IA genérico. É infraestrutura.

Indicado para
  • Times de ML / infra com incidentes recorrentes
  • Plataformas complexas com dependências críticas
  • Engenheiros cansados de acionar agentes de IA manualmente
  • Times com modelos auto-hospedados (Ollama, vLLM)
Não indicado para
  • Projetos pequenos sem complexidade operacional
  • Times sem infraestrutura própria
  • Necessidades pontuais de geração de código
Em ação

02:17. Um serviço fica com falha.

Sem ticket. Sem chamada de urgência. O que acontece a seguir.

02:17 — Health pass detecta serviço de inferência com falha
Risco em cascata avaliado: dois módulos downstream em risco Alto.
02:19 — Travessia do World Model aciona decisão de abortar
Uma tarefa pendente tocando módulos afetados é removida da fila.
02:20 — Playbook YAML executado, auditoria gravada em JSONL
Remediação registrada. Atualidade das evidências atualizada. Nenhum humano envolvido.
09:00 — Sua equipe lê o relatório de incidente
Rastreamento completo: o que aconteceu, o que foi decidido, o que foi feito.
Arquitetura

Três camadas.
Um sistema que se gerencia.

SYMBIOS AGENT descobre trabalho, avalia riscos e executa — no seu próprio cronograma, sem intervenção humana.

01 · LOOP

Daemon Autônomo

Um processo persistente com três passes independentes: verificações de saúde, descoberta de tarefas e planejamento autônomo.

  • Verificações de saúde a cada 60s com playbooks YAML
  • Descoberta de tarefas a cada 300s da fila pending_tasks
  • Autoplanejamento a cada 1800s dos resultados E2E + frescor KB
  • Reinicialização exponencial: 5s → 300s, até 10 tentativas
  • Watchdog: dispara reinicialização se loop silencioso >120s
02 · COGNIÇÃO

World Model

Uma representação interna em tempo real da estrutura do seu sistema.

  • Grafo de dependências dirigido construído a partir de modules.json
  • Risco de cascata em 4 níveis via traversal topológico
  • Janela de incidentes de 7 dias para pontuação de risco
  • Limite de frescor da evidência: 24h
  • Pontuação de confiança 0.0–1.0 da taxa de aprovação de qualidade
03 · MEMÓRIA

Base de Conhecimento

Um armazenamento estruturado, tipado e persistente. Cada execução escreve de volta.

  • BD vetorial para recuperação semântica
  • Trilhas de auditoria JSONL para cada ação realizada
  • Logs de raciocínio detalhado (reflections.jsonl)
  • Benchmarks de recuperação + rastreamento de deriva semântica
  • Propostas de trabalho autogeradas em kb/self_plans/
60s
Passe de saúde
Faz polling de todos os endpoints, executa playbooks em falha, escreve trilha de auditoria JSONL.
300s
Descoberta de tarefas
Escaneia fila de tarefas pendentes, verifica bloqueadores do world model, enfileira trabalho válido.
1800s
Autoplanejamento
Lê resultados E2E e frescor da KB, gera suas próprias propostas de trabalho sem ser solicitado.
10s
Pulso de controle
Heartbeat do loop. Recebe sinal de parada. Watchdog verifica atividade a cada 30s.
World Model

Ele sabe o que quebra
se você tocar nisso.

Antes de executar qualquer tarefa, o agente percorre o grafo de dependências e emite uma decisão ir/aguardar/cancelar.

O que é um World Model? — Um World Model é uma representação interna do ambiente que permite a um agente prever as consequências de ações antes de executá-las. SYMBIOS AGENT implementa como um grafo de dependências ativo com pontuação de confiança e evidências com prazo de validade.
Criticalserviços com falha > 0
E incidentes ≥ 2
→ abortar
Highincidentes ≥ 3
OU serviços com falha ≥ 2
→ revisão manual
Mediumincidentes ≥ 2
OU serviços com falha ≥ 1
→ validação extra
Lowsem incidentes,
todos os serviços operacionais
→ continuar

O risco é calculado via traversal topológico do grafo completo.
Limite de frescor: 24h. Retorna fallback gracioso se obsoleto. Confiança: 0,0–1,0.

Base de Conhecimento

Memória estruturada
que cresce a cada execução.

Um registro tipado e indexado dos módulos, incidentes, avaliações e raciocínio do agente — tudo consultável.

kb/index/ — indexes estruturados
modules.jsonCatálogo de módulos + grafo de dependências
incidents.jsonHistórico de falhas indexado
project_state.jsonSnapshot de serviços ao vivo
world_model_phase0_latest.jsonEvidência de qualidade / latência
e2e_pipeline_runs.jsonlHistórico de testes E2E
eval_scoreboard.jsonResultados de avaliação de modelos
semantic_drift_*.jsonlExecuções de detecção de deriva
kb/agent_state/ — estado ao vivo
runloop.jsonEstado do loop ao vivo
health_incidents.jsonlTrilha de auditoria JSONL
remediation_actions.jsonlHistórico de remediações
kb/ — raciocínio do agente
pending_tasks/Fila de entrada de tarefas
self_plans/Propostas de trabalho autogeradas
reflections.jsonlLogs de raciocínio detalhado
vector_db/Índice de busca semântica

Inteligência operacional, não memória conversacional.

SYMBIOS AGENT indexa o que seu sistema é — sua topologia, padrões de falha, trajetória de avaliação — e usa isso para decidir.

A KB é a fonte de verdade do agente. Cada verificação de saúde e tarefa completada escreve de volta.

Coloque um arquivo em kb/pending_tasks/ e o agente o pega em 300 segundos. Sem conversa necessária.

Engenharia de prompts para modelos locais

Modelos locais se comportam diferente.
O sistema adapta seus prompts automaticamente.

SYMBIOS AGENT inclui um motor de política de prompts dedicado que resolve o perfil certo por modelo e intenção — automaticamente.

Profile

4 Perfis de Prompt

Cada perfil molda a estrutura do prompt do sistema para corresponder ao tipo de tarefa e comportamento do modelo.

  • balanced — padrão, enquadramento de uso geral
  • code-strict — prosa mínima, instruções de código precisas
  • reasoning-deep — scaffolding chain-of-thought, contexto estendido
  • concise — prompts comprimidos para modelos rápidos e leves
Routing

Classificador de Lanes Baseado em Intenção

Antes de rotear para um modelo local, a solicitação é classificada em uma lane.

  • lane de raciocínio — tarefas complexas de múltiplas etapas
  • lane de codificação — geração de código, revisão, depuração
  • lane balanceada — consultas gerais e planejamento
  • Perfil salvo como padrão do usuário via preferências de chat persistentes
Pipeline

Resolução de Política End-to-End

Cada chamada de modelo local passa por um resolvedor de política centralizado.

  • Seletor UI → local_prompt_profile_hint
  • Endpoint de configurações persiste a preferência
  • Motor de política resolve perfil efetivo + fonte
  • Prompt do sistema construído com seção explícita de perfil de modelo local
Pipeline de resolução de política
UI Profile Selector
chat_preferences
prompt_policy.py
lane classifier
ollama_routes.py
optimized system prompt
Fallback: perfil BALANCED aplicado automaticamente se nenhuma preferência definida.
REST API

10 endpoints.
Acesso completo ao estado do sistema via HTTP.

Consulte o grafo de dependências, avalie risco em cascata antes de um deploy — da sua toolchain existente.

MétodoEndpointDescrição
GET/api/v1/world/healthVerificação de disponibilidade
GET/api/v1/world/stateSnapshot completo do projeto
GET/api/v1/world/dependencies/{module_id}Grafo de dependências reverso para um módulo
GET/api/v1/world/cascade?modules=a,b,cRisco em cascata para um conjunto de módulos
GET/api/v1/world/incidents/{module_id}?days=7Histórico de incidentes, janela padrão de 7 dias
GET/api/v1/world/loop/statusEstado do daemon: ativo / parado / falhou
POST/api/v1/world/loop/startIniciar daemon (async)
POST/api/v1/world/loop/stopParada graciosa
GET/api/v1/world/loop/metricsTodos os contadores do loop — tarefas, incidentes, planos, uptime
GET/api/v1/world/plansFila de trabalho autogerada
Biblioteca de Skills

37 skills em seis domínios.
Incluindo infraestrutura de ML — nativamente.

Implante servidores de inferência, mude modos de GPU, otimize cache — sem orquestração manual.

Desenvolvimento · 8
  • code-review
  • debug-investigate
  • test-generate
  • refactor-plan
  • dependency-audit
  • validate-edit
  • regression-check
  • smoke-test
ML / GPU Infra · 7
  • gpu-monitor
  • gpu-mode-switch
  • benchmark-gpu
  • deploy-vllm
  • vllm-health
  • kv-cache-optimize
  • ollama-manage
DevOps / Sistema · 8
  • service-manager
  • docker-compose-gen
  • env-setup
  • disk-health
  • network-check
  • linux-diagnostic
  • netplan-config
  • backup-snapshot
Gestão de Projetos · 5
  • task-intake
  • kb-sync
  • incident-report
  • progress-report
  • decision-record
Pesquisa / Análise · 5
  • web-research
  • paper-analyze
  • compare-tools
  • changelog-digest
  • youtube-report
Áudio / Mídia · 4
  • speech-pipeline
  • speech-stt
  • speech-tts
  • comfyui-workflow
Comparação

O que as ferramentas existentes não fazem.

As capacidades abaixo são únicas do SYMBIOS AGENT.

Capacidade SYMBIOS AGENT Ferramentas de memória Agentes IDE Agentes cloud
Grafo de dependências ativo (World Model)
Risco em cascata antes de cada ação
Loop autônomo de 3 passes (sem gatilho)
Propostas de trabalho autogeradas
Skills nativas GPU / infra MLparcial
KB estruturada persistentesó conversaarquivos estáticos
Trilha de auditoria JSONL + logs de raciocínio
Auto-hospedado, $0 inferênciaopção auto-hospedagementerprise tier
Watchdog + reinicialização exponencial
REST API para toolchain externo
Em números

Concreto, não afirmado.

37
Skills integradas
Desenvolvimento, infra ML, DevOps, gestão de projetos, pesquisa e processamento de mídia.
10
Endpoints REST API
Acesso completo ao estado — grafo de dependências, risco em cascata, controle do loop, métricas.
4
Níveis de risco em cascata
Crítico / Alto / Médio / Baixo, calculado via traversal topológico antes de cada ação.
3
Passes autônomos
Saúde (60s), descoberta de tarefas (300s), auto-planejamento (1800s). Zero acionamentos humanos.
Preços

Planos simples.
Sem custos de inferência em modelos locais.

Execute no seu próprio hardware com Ollama ou vLLM — $0 por token.

Mensal Anual ECONOMIZE 20%
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  • Orientação de configuração
  • Sem gestão de equipe
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  • 37 skills
  • REST API + suporte assíncrono
  • Onboarding + revisão de playbook
  • Sem skills personalizadas
  • Sem suporte dedicado
— Em desenvolvimento
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◌ Acesso antecipado — onboarding pessoal da sua equipe
  • Até 15 licenças / 3 equipes
  • Daemon autônomo completo
  • World Model + KB
  • 37 skills
  • REST API + suporte assíncrono
  • Desenvolvimento de skills personalizadas
  • Suporte assíncrono dedicado
  • Onboarding pessoal para cada equipe

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