# Visão Geral
> Construa agentes de IA confiáveis e auto-aperfeiçoáveis sem codificar fluxos de trabalho.
- Skill: `tools-only/viso-geral-3` (Agent Skill, multi-file: 3 files)
- Install (CLI): `npx skillmds@latest add tools-only/viso-geral-3`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/tools-only/viso-geral-3/raw
- Safety review: pending (external: skill-scanner PASS, skillspector PASS)
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: Coding & Dev Tools
- Author: tools-only (https://skillmd.com/u/tools-only)
- Updated: 2026-09-29
- Page: https://skillmd.com/skills/tools-only/viso-geral-3
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[](https://github.com/adenhq/hive/blob/main/LICENSE)
[](https://www.ycombinator.com/companies/aden)
[](https://hub.docker.com/u/adenhq)
[](https://discord.com/invite/MXE49hrKDk)
[](https://x.com/aden_hq)
[](https://www.linkedin.com/company/teamaden/)
## Visão Geral
Construa agentes de IA confiáveis e auto-aperfeiçoáveis sem codificar fluxos de trabalho. Defina seu objetivo através de uma conversa com um agente de codificação, e o framework gera um grafo de nós com código de conexão criado dinamicamente. Quando algo quebra, o framework captura dados de falha, evolui o agente através do agente de codificação e reimplanta. Nós de intervenção humana integrados, gerenciamento de credenciais e monitoramento em tempo real dão a você controle sem sacrificar a adaptabilidade.
Visite [adenhq.com](https://adenhq.com) para documentação completa, exemplos e guias.
## O que é Aden
Aden é uma plataforma para construir, implantar, operar e adaptar agentes de IA:
- **Construir** - Um Agente de Codificação gera Agentes de Trabalho especializados (Vendas, Marketing, Operações) a partir de objetivos em linguagem natural
- **Implantar** - Implantação headless com integração CI/CD e gerenciamento completo do ciclo de vida de API
- **Operar** - Monitoramento em tempo real, observabilidade e guardrails de runtime mantêm os agentes confiáveis
- **Adaptar** - Avaliação contínua, supervisão e adaptação garantem que os agentes melhorem ao longo do tempo
- **Infraestrutura** - Memória compartilhada, integrações LLM, ferramentas e habilidades alimentam cada agente
## Links Rápidos
- **[Documentação](https://docs.adenhq.com/)** - Guias completos e referência de API
- **[Guia de Auto-Hospedagem](https://docs.adenhq.com/getting-started/quickstart)** - Implante o Hive em sua infraestrutura
- **[Changelog](https://github.com/adenhq/hive/releases)** - Últimas atualizações e versões
- **[Reportar Problemas](https://github.com/adenhq/hive/issues)** - Relatórios de bugs e solicitações de funcionalidades
## Início Rápido
### Pré-requisitos
- [Python 3.11+](https://www.python.org/downloads/) - Para desenvolvimento de agentes
- [Docker](https://docs.docker.com/get-docker/) (v20.10+) - Opcional, para ferramentas containerizadas
### Instalação
```bash
# Clonar o repositório
git clone https://github.com/adenhq/hive.git
cd hive
# Executar configuração do ambiente Python
./quickstart.sh
```
Isto instala:
- **framework** - Runtime do agente principal e executor de grafos
- **aden_tools** - 19 ferramentas MCP para capacidades de agentes
- Todas as dependências necessárias
### Construa Seu Primeiro Agente
```bash
# Instalar habilidades do Claude Code (uma vez)
./quickstart.sh
# Construir um agente usando Claude Code
claude> /building-agents-construction
# Testar seu agente
claude> /testing-agent
# Executar seu agente
PYTHONPATH=core:exports python -m your_agent_name run --input '{...}'
```
**[📖 Guia Completo de Configuração](ENVIRONMENT_SETUP.md)** - Instruções detalhadas para desenvolvimento de agentes
## Funcionalidades
- **Desenvolvimento Orientado a Objetivos** - Defina objetivos em linguagem natural; o agente de codificação gera o grafo de agentes e código de conexão para alcançá-los
- **Agentes Auto-Adaptáveis** - Framework captura falhas, atualiza objetivos e atualiza o grafo de agentes
- **Conexões de Nós Dinâmicas** - Sem arestas predefinidas; código de conexão é gerado por qualquer LLM capaz baseado em seus objetivos
- **Nós Envolvidos em SDK** - Cada nó recebe memória compartilhada, memória RLM local, monitoramento, ferramentas e acesso LLM prontos para uso
- **Humano no Loop** - Nós de intervenção que pausam a execução para entrada humana com timeouts e escalonamento configuráveis
- **Observabilidade em Tempo Real** - Streaming WebSocket para monitoramento ao vivo de execução de agentes, decisões e comunicação entre nós
- **Controle de Custo e Orçamento** - Defina limites de gastos, throttles e políticas de degradação automática de modelo
- **Pronto para Produção** - Auto-hospedável, construído para escala e confiabilidade
## Por que Aden
Frameworks de agentes tradicionais exigem que você projete manualmente fluxos de trabalho, defina interações de agentes e lide com falhas reativamente. Aden inverte esse paradigma—**você descreve resultados, e o sistema se constrói sozinho**.
```mermaid
flowchart LR
subgraph BUILD["🏗️ BUILD"]
GOAL["Define Goal
+ Success Criteria"] --> NODES["Add Nodes
LLM/Router/Function"]
NODES --> EDGES["Connect Edges
on_success/failure/conditional"]
EDGES --> TEST["Test & Validate"] --> APPROVE["Approve & Export"]
end
subgraph EXPORT["📦 EXPORT"]
direction TB
JSON["agent.json
(GraphSpec)"]
TOOLS["tools.py
(Functions)"]
MCP["mcp_servers.json
(Integrations)"]
end
subgraph RUN["🚀 RUNTIME"]
LOAD["AgentRunner
Load + Parse"] --> SETUP["Setup Runtime
+ ToolRegistry"]
SETUP --> EXEC["GraphExecutor
Execute Nodes"]
subgraph DECISION["Decision Recording"]
DEC1["runtime.decide()
intent → options → choice"]
DEC2["runtime.record_outcome()
success, result, metrics"]
end
end
subgraph INFRA["⚙️ INFRASTRUCTURE"]
CTX["NodeContext
memory • llm • tools"]
STORE[("FileStorage
Runs & Decisions")]
end
APPROVE --> EXPORT
EXPORT --> LOAD
EXEC --> DECISION
EXEC --> CTX
DECISION --> STORE
STORE -.->|"Analyze & Improve"| NODES
style BUILD fill:#ffbe42,stroke:#cc5d00,stroke-width:3px,color:#333
style EXPORT fill:#fff59d,stroke:#ed8c00,stroke-width:2px,color:#333
style RUN fill:#ffb100,stroke:#cc5d00,stroke-width:3px,color:#333
style DECISION fill:#ffcc80,stroke:#ed8c00,stroke-width:2px,color:#333
style INFRA fill:#e8763d,stroke:#cc5d00,stroke-width:3px,color:#fff
style STORE fill:#ed8c00,stroke:#cc5d00,stroke-width:2px,color:#fff
```
### A Vantagem Aden
| Frameworks Tradicionais | Aden |
|-------------------------|------|
| Codificar fluxos de trabalho de agentes | Descrever objetivos em linguagem natural |
| Definição manual de grafos | Grafos de agentes auto-gerados |
| Tratamento reativo de erros | Auto-evolução proativa |
| Configurações de ferramentas estáticas | Nós dinâmicos envolvidos em SDK |
| Configuração de monitoramento separada | Observabilidade em tempo real integrada |
| Gerenciamento de orçamento DIY | Controles de custo e degradação integrados |
### Como Funciona
1. **Defina Seu Objetivo** → Descreva o que você quer alcançar em linguagem simples
2. **Agente de Codificação Gera** → Cria o grafo de agentes, código de conexão e casos de teste
3. **Workers Executam** → Nós envolvidos em SDK executam com observabilidade completa e acesso a ferramentas
4. **Plano de Controle Monitora** → Métricas em tempo real, aplicação de orçamento, gerenciamento de políticas
5. **Auto-Aperfeiçoamento** → Em caso de falha, o sistema evolui o grafo e reimplanta automaticamente
## Como Aden se Compara
Aden adota uma abordagem fundamentalmente diferente para o desenvolvimento de agentes. Enquanto a maioria dos frameworks exige que você codifique fluxos de trabalho ou defina manualmente grafos de agentes, Aden usa um **agente de codificação para gerar todo o seu sistema de agentes** a partir de objetivos em linguagem natural. Quando os agentes falham, o framework não apenas registra erros—**ele evolui automaticamente o grafo de agentes** e reimplanta.
> **Nota:** Para a tabela de comparação detalhada de frameworks e perguntas frequentes, consulte o [README.md](README.md) em inglês.
### Quando Escolher Aden
Escolha Aden quando você precisar de:
- Agentes que **se auto-aperfeiçoam a partir de falhas** sem intervenção manual
- **Desenvolvimento orientado a objetivos** onde você descreve resultados, não fluxos de trabalho
- **Confiabilidade em produção** com recuperação e reimplantação automáticas
- **Iteração rápida** em arquiteturas de agentes sem reescrever código
- **Observabilidade completa** com monitoramento em tempo real e supervisão humana
Escolha outros frameworks quando você precisar de:
- **Fluxos de trabalho previsíveis e type-safe** (PydanticAI, Mastra)
- **RAG e processamento de documentos** (LlamaIndex, Haystack)
- **Pesquisa sobre emergência de agentes** (CAMEL)
- **Voz/multimodal em tempo real** (TEN Framework)
- **Encadeamento simples de componentes** (LangChain, Swarm)
## Estrutura do Projeto
```
hive/
├── core/ # Framework principal - Runtime de agentes, executor de grafos, protocolos
├── tools/ # Pacote de Ferramentas MCP - 19 ferramentas para capacidades de agentes
├── exports/ # Pacotes de Agentes - Agentes pré-construídos e exemplos
├── docs/ # Documentação e guias
├── scripts/ # Scripts de build e utilitários
├── .claude/ # Habilidades Claude Code para construir agentes
├── ENVIRONMENT_SETUP.md # Guia de configuração Python para desenvolvimento de agentes
├── DEVELOPER.md # Guia do desenvolvedor
├── CONTRIBUTING.md # Diretrizes de contribuição
└── ROADMAP.md # Roadmap do produto
```
## Desenvolvimento
### Desenvolvimento de Agentes Python
Para construir e executar agentes orientados a objetivos com o framework:
```bash
# Configuração única
./quickstart.sh
# Isto instala:
# - pacote framework (runtime principal)
# - pacote aden_tools (19 ferramentas MCP)
# - Todas as dependências
# Construir novos agentes usando habilidades Claude Code
claude> /building-agents-construction
# Testar agentes
claude> /testing-agent
# Executar agentes
PYTHONPATH=core:exports python -m agent_name run --input '{...}'
```
Consulte [ENVIRONMENT_SETUP.md](ENVIRONMENT_SETUP.md) para instruções completas de configuração.
## Documentação
- **[Guia do Desenvolvedor](DEVELOPER.md)** - Guia abrangente para desenvolvedores
- [Começando](docs/getting-started.md) - Instruções de configuração rápida
- [Guia de Configuração](docs/configuration.md) - Todas as opções de configuração
- [Visão Geral da Arquitetura](docs/architecture/README.md) - Design e estrutura do sistema
## Roadmap
O Aden Agent Framework visa ajudar desenvolvedores a construir agentes auto-adaptativos orientados a resultados. Encontre nosso roadmap aqui
[ROADMAP.md](ROADMAP.md)
```mermaid
timeline
title Aden Agent Framework Roadmap
section Foundation
Architecture : Node-Based Architecture : Python SDK : LLM Integration (OpenAI, Anthropic, Google) : Communication Protocol
Coding Agent : Goal Creation Session : Worker Agent Creation : MCP Tools Integration
Worker Agent : Human-in-the-Loop : Callback Handlers : Intervention Points : Streaming Interface
Tools : File Use : Memory (STM/LTM) : Web Search : Web Scraper : Audit Trail
Core : Eval System : Pydantic Validation : Docker Deployment : Documentation : Sample Agents
section Expansion
Intelligence : Guardrails : Streaming Mode : Semantic Search
Platform : JavaScript SDK : Custom Tool Integrator : Credential Store
Deployment : Self-Hosted : Cloud Services : CI/CD Pipeline
Templates : Sales Agent : Marketing Agent : Analytics Agent : Training Agent : Smart Form Agent
```
## Comunidade e Suporte
Usamos [Discord](https://discord.com/invite/MXE49hrKDk) para suporte, solicitações de funcionalidades e discussões da comunidade.
- Discord - [Junte-se à nossa comunidade](https://discord.com/invite/MXE49hrKDk)
- Twitter/X - [@adenhq](https://x.com/aden_hq)
- LinkedIn - [Página da Empresa](https://www.linkedin.com/company/teamaden/)
## Contribuindo
Aceitamos contribuições! Por favor, consulte [CONTRIBUTING.md](CONTRIBUTING.md) para diretrizes.
**Importante:** Por favor, seja atribuído a uma issue antes de enviar um PR. Comente na issue para reivindicá-la e um mantenedor irá atribuí-la a você em 24 horas. Isso ajuda a evitar trabalho duplicado.
1. Encontre ou crie uma issue e seja atribuído
2. Faça fork do repositório
3. Crie sua branch de funcionalidade (`git checkout -b feature/amazing-feature`)
4. Faça commit das suas alterações (`git commit -m 'Add amazing feature'`)
5. Faça push para a branch (`git push origin feature/amazing-feature`)
6. Abra um Pull Request
## Junte-se ao Nosso Time
**Estamos contratando!** Junte-se a nós em funções de engenharia, pesquisa e go-to-market.
[Ver Posições Abertas](https://jobs.adenhq.com/a8cec478-cdbc-473c-bbd4-f4b7027ec193/applicant)
## Segurança
Para questões de segurança, por favor consulte [SECURITY.md](SECURITY.md).
## Licença
Este projeto está licenciado sob a Licença Apache 2.0 - veja o arquivo [LICENSE](LICENSE) para detalhes.
## Perguntas Frequentes (FAQ)
> **Nota:** Para as perguntas frequentes completas, consulte o [README.md](README.md) em inglês.
**P: O Aden depende do LangChain ou outros frameworks de agentes?**
Não. O Aden é construído do zero sem dependências do LangChain, CrewAI ou outros frameworks de agentes. O framework é projetado para ser leve e flexível, gerando grafos de agentes dinamicamente em vez de depender de componentes predefinidos.
**P: Quais provedores de LLM o Aden suporta?**
O Aden suporta mais de 100 provedores de LLM através da integração LiteLLM, incluindo OpenAI (GPT-4, GPT-4o), Anthropic (modelos Claude), Google Gemini, Mistral, Groq e muitos mais. Simplesmente configure a variável de ambiente da chave API apropriada e especifique o nome do modelo.
**P: O Aden é open-source?**
Sim, o Aden é totalmente open-source sob a Licença Apache 2.0. Incentivamos ativamente contribuições e colaboração da comunidade.
**P: O que torna o Aden diferente de outros frameworks de agentes?**
O Aden gera todo o seu sistema de agentes a partir de objetivos em linguagem natural usando um agente de codificação—você não codifica fluxos de trabalho nem define grafos manualmente. Quando os agentes falham, o framework captura automaticamente os dados de falha, evolui o grafo de agentes e reimplanta. Este loop de auto-aperfeiçoamento é único do Aden.
**P: O Aden suporta fluxos de trabalho com humano no loop?**
Sim, o Aden suporta totalmente fluxos de trabalho com humano no loop através de nós de intervenção que pausam a execução para entrada humana. Estes incluem timeouts configuráveis e políticas de escalonamento, permitindo colaboração perfeita entre especialistas humanos e agentes de IA.
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Feito com 🔥 Paixão em San Francisco