O que Γ© o projeto
O Agents-Prompts Γ© um repositΓ³rio abrangente que documenta e disponibiliza os prompts, configuraçáes e diretrizes dos principais agentes de IA do mercado. Com mais de 7000 linhas de cΓ³digo e instruçáes, este projeto serve como uma referΓͺncia essencial para desenvolvedores que desejam entender como os agentes de IA sΓ£o construΓdos e como criar seus prΓ³prios agentes inteligentes.
15+
Agentes Documentados
7000+
Linhas de CΓ³digo
10
Empresas Diferentes
Misto
Licenciamento
β PropΓ³sito do Projeto
Este repositΓ³rio tem como objetivo fornecer insights sobre a arquitetura interna dos principais agentes de IA, permitindo que desenvolvedores Γ©tudiem, compreendam e criem seus prΓ³prios agentes baseando-se em padrΓ΅es estabelecidos pelo mercado.
βΉ Recursos DisponΓveis
Além dos prompts, o repositório inclui ferramentas (tools.json), loops de agente (Agent loop.txt), módulos especializados (Modules.txt), e documentação detalhada sobre as capacidades de cada agente.
Lista de Todos os Agentes
O projeto documenta 15 agentes de IA distintos, abrangendo tanto soluçáes proprietÑrias quanto de código aberto. Cada agente possui sua própria arquitetura, ferramentas e filosofias de design.
v0 (Vercel)
Assistente de IA da Vercel para React/Next.js
Cursor Agent
Assistente de codificação integrado ao IDE Cursor
Manus AI
Assistente com 600+ ferramentas disponΓveis
Windsurf
Agente de codificação do Codeium
Replit Agent
Assistente para desenvolvimento no Replit
VSCode Agent (Cascade)
Assistente integrado ao VS Code
Lovable
Editor de aplicaçáes web brasileiro
Same.dev
IDE baseado em cloud com IA integrada
Devin AI
Engenheiro de software autΓ΄nomo
Bolt
Assistente executivo em WebContainer
Roo Code
Engenheiro de software versΓ‘til
Cline
Assistente de cΓ³digo local em VS Code
Codex CLI
Interface CLI da OpenAI para codificação
Trae AI
Agente mencionado no README
Dia Browser
Navegador com assistΓͺncia de IA
Categorização
Os agentes podem ser classificados de acordo com sua natureza de licenciamento, descrição foi baseado nos prompts e ferramentas disponΓveis na estrutura do projeto.
Por Licenciamento
π Agentes Open Source (8)
Agentes com cΓ³digo-fonte disponΓvel publicamente: v0, Cursor, Manus, Windsurf, Replit, VSCode Agent (Cascade), Bolt, Roo Code, Cline, Codex CLI e outros.
π Agentes ProprietΓ‘rios (5)
Agentes distribuΓdos como serviΓ§os fechados com licenciamento restrito: Lovable, Same.dev, Devin AI, Trae AI, Dia Browser.
Por Ambiente de Execução
| Tipo | Agentes | CaracterΓsticas |
|---|---|---|
| IDE Integrado | Cursor, VSCode Agent, Roo Code, Cline | Executam diretamente no editor de cΓ³digo |
| Cloud IDE | Replit, Same.dev, Bolt (WebContainer) | Rodam em ambientes de navegador |
| CLI Terminal | Codex CLI, Manus | Interface de linha de comando |
| Assistente Web | v0 (Vercel), Lovable | Especializados em React/Next.js |
| AutΓ΄nomo Completo | Devin AI | Sistema operacional completo |
Por Capacidades Principais
| Categoria | Agentes | Especialização |
|---|---|---|
| Frontend | v0, Lovable, Bolt | React, Next.js, shadcn/ui |
| CΓ³digo Geral | Cursor, Cline, Codex CLI | Multi-linguagem |
| Full-Stack | Same.dev, Replit, Devin | Backend + Frontend |
| Deploy | v0, Bolt, Devin | Netlify, Fly.io, EasyPanel |
Mapa de Relaçáes
Compreender como os diferentes agentes se relacionam ajuda a identificar padrΓ΅es arquiteturais e famΓlia de ferramentas compartilhadas.
FamΓlias de Agentes
π’ FamΓlia Codeium
Membros: Cascade (VSCode Agent), Roo Code, Windsurf
CaracterΓstica: Partilhamdas mesmas ferramentas e paradigmas de AI Flow
π§ FamΓlia Claude Tools
Membros: Cursor, Cline
CaracterΓstica: Clusterio de ferramentas Claude e interface em IDEs
Diagrama de DependΓͺncias e Tecnologias
βββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββ
β ECOSSISTEMA DE AGENTES DE IA β
βββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββ€
β β
β βββββββββββββββ βββββββββββββββ β
β β Vercel β β OpenAI β β
β β v0 β β Codex CLI β β
β βββββββββββββββ βββββββββββββββ β
β β β β
β β (Next.js) β (GPT Models) β
β βΌ βΌ β
β ββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββ β
β β Plataformas Cloud IDEs β β
β β ββββββββββββ ββββββββββββ ββββββββββββ β β
β β β Replit β β Same.dev β β Bolt β β β
β β ββββββββββββ ββββββββββββ ββββββββββββ β β
β ββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββ β
β β
β βββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββ β
β β IDE Integrations (LSP-based) β β
β β ββββββββββββ ββββββββββββ ββββββββββββ ββββββββββββ β β
β β β Cursor β β Cline β β Roo Code β β Cascade β β β
β β ββββββββββββ ββββββββββββ ββββββββββββ ββββββββββββ β β
β βββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββ β
β β
β ββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββ β
β β Specialized Agents β β
β β ββββββββββββ ββββββββββββ ββββββββββββ ββββββββββββββββββ β β
β β β Lovable β β Devin AI β β Manus β β Windsurf β β β
β β ββββββββββββ ββββββββββββ ββββββββββββ ββββββββββββββββββ β β
β ββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββ β
β β
β βββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββ β
β β Common Tool Layer β β
β β ββββββββββββββ¬βββββββββββββ¬βββββββββββββ¬βββββββββββ¬βββββββββββ β β
β β β File Op β Browser β Terminal β Search β Deploy β β β
β β β (Read/ β (Navigate β (Execute β (Web/ β (Netlifyβ β β
β β β Write) β Click) β Shell) β Code) β Fly) β β β
β β ββββββββββββββ΄βββββββββββββ΄βββββββββββββ΄βββββββββββ΄βββββββββββ β β
β βββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββ β
β β
β βββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββ β
β β Shared Technologies β β
β β Node.js β’ Python β’ TypeScript β’ React β’ Tailwind β β
β βββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββ β
βββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββ
Agrupamento por Empresa/Origem
| Empresa | Agentes | CΓ³digo Aberto |
|---|---|---|
| Vercel | v0 | Parcial (prompts disponΓveis) |
| Anthropic | Cursor (parceria) | Parcial |
| Codeium | Windsurf, Cascade, Roo | Configuraçáes disponΓveis |
| Replit | Replit Agent | Prompt documentado |
| OpenAI | Codex CLI | Open Source (GitHub) |
| Lovable | Lovable AI | Solução proprietÑria |
| Cognition Labs | Devin AI | Solução proprietÑria |
| Same | Same.dev | Solução proprietÑria |
Fluxo Geral de Informação
A compreensão do fluxo de dados dentro dos agentes é crucial para entender como as entradas do usuÑrio são transformadas em açáes e resultados.
Ciclo de Processamento do Agente
βββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββ
β FLUXO DE PROCESSAMENTO DO AGENTE β
βββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββ€
β β
β βββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββ β
β β 1. RECEPΓΓO DA ENTRADA β β
β β ββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββ β β
β β β β’ Prompt do usuΓ‘rio β β β
β β β β’ Contexto do projeto (arquivos abertos) β β β
β β β β’ Estado do ambiente (paths, variΓ‘veis) β β β
β β β β’ HistΓ³rico da conversa β β β
β β ββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββ β β
β βββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββ β
β βΌ β
β βββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββ β
β β 2. ANΓLISE E PLANEJAMENTO β β
β β ββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββ β β
β β β β’ Identificação do tipo de tarefa (codificar, pesquisar) β β β
β β β β’ Seleção de ferramentas apropriadas β β β
β β β β’ Determinação de dependΓͺncias e ordem de execução β β β
β β β β’ Geração de plano de ação (se necessΓ‘rio) β β β
β β ββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββ β β
β βββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββ β
β βΌ β
β βββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββ β
β β 3. EXECUΓΓO DE FERRAMENTAS β β
β β ββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββ β β
β β β File Operations: β’ read_file β’ write_file β’ edit β β β
β β β Shell Commands: β’ execute β’ list_dir β’ find β β β
β β β Browser: β’ navigate β’ click β’ input β’ scrape β β β
β β β Code Search: β’ semantic_search β’ grep β β β
β β β Deployment: β’ deploy β’ expose_port β β β
β β ββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββ β β
β βββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββ β
β βΌ β
β βββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββ β
β β 4. VALIDAΓΓO E ITERAΓΓO β β
β β ββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββ β β
β β β β’ Leitura de arquivos modificados β β β
β β β β’ Verificação de erros de lint/sintaxe β β β
β β β β’ Testes funcionais (quando disponΓvel) β β β
β β β β’ Corrigir e repetir se necessΓ‘rio β β β
β β ββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββ β β
β βββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββ β
β βΌ β
β βββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββ β
β β 5. RESPOSTA AO USUΓRIO β β
β β ββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββ β β
β β β β’ Apresentação dos resultados β β β
β β β β’ Explicação das decisΓ΅es tomadas β β β
β β β β’ SugestΓ£o de prΓ³ximas açáes β β β
β β β β’ Documentação das mudanΓ§as β β β
β β ββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββ β β
β βββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββ β
β β
βββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββ
Fluxo de Comunicação Agente-Herramientas
βββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββ
β PADRΓO DE INTERAΓΓO HERRAMIENTAS β
βββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββ€
β β
β [UsuΓ‘rio] β
β β β
β β Prompt: "Crie um componente React" β
β βΌ β
β [Agente IA] β
β β β
β β 1. Analisa requisitos β identifica "React" β
β β 2. Planeja: arquivo component.tsx β
β β 3. Chama: write_file(path, content) β
β β β
β βΌ β
β [Sistema de Ferramentas] β
β β β
β β β’ Valida parΓ’metros β
β β β’ Cria diretΓ³rios se necessΓ‘rio β
β β β’ Escreve conteΓΊdo β
β β β’ Retorna resultado β
β βΌ β
β [Agente IA] β Recebe confirmação de sucesso β
β β β
β β Verifica conteΓΊdo lendo o arquivo β
β β Se houver erro β corrige e repete β
β βΌ β
β [Sistema] : UsuΓ‘rio vΓͺ componente criado β
β β
ββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββοΏ½οΏ½ββββββββββββββββββββββββββββββββββββ
PadrΓ΅es Comuns
ApΓ³s anΓ‘lise dos 15 agentes, identificamos padrΓ΅es arquiteturais e de design que se repetem consistentemente.
PadrΓ΅es de Arquitetura
- Tool-First Design: Todos os agentes priorizam chamadas de ferramentas explΓcitas em vez de gerar cΓ³digo diretamente para o usuΓ‘rio.
- Read-Before-Edit: A maioria exigelitura do arquivo antes de modificΓ‘-lo para preservar o contexto e evitar conflitos.
- Atomic Tool Calls: Cada ferramenta Γ© chamada com parΓ’metros precisos e resultados esperados bem definidos.
- Iterative Refinement: Agentes completos continuam executando atΓ© que a tarefa esteja completamente resolvida.
- Context Awareness: Aproveitam o contexto de arquivos abertos e histΓ³rico para tomar decisΓ΅es informadas.
- Semantic Search: Preferem busca semΓ’ntica sobre busca literal para encontrar cΓ³digo relevante.
Padráes de Comunicação
- Progress Updates: Envio de mensagens intermediÑrias durante operaçáes longas via message_notify_user ou equivalente.
- Clarification Questions: Quando requisitos sΓ£o ambΓguos, o agente pergunta antes de agir.
- No Tool Names to User: NΓ£o mencionam nomes de ferramentas em respostas ao usuΓ‘rio final.
- Status Reporting: Indicam claramente quando completaram uma tarefa ou quando entraram em idle.
PadrΓ΅es de CΓ³digo Gerado
β Boas PrΓ‘ticas de CΓ³digo Observadas
Os agentes mais avançados seguem estas convençáes:
- TypeScript/Type Safety: Uso de tipos onde possΓvel
- Componentes Pequenos: Componentes com menos de 50 linhas
- Responsividade: Designs responsivos por padrΓ£o
- Error Handling: Tratamento adequado de erros
- Documentation: ComentΓ‘rios e READMEs atualizados
- Testing: Adição de testes para componentes crΓticos
PadrΓ΅es de Ferramentas
| Categoria | Ferramentas Comuns | Consenso |
|---|---|---|
| File Operations | read_file, write_file, edit_file, delete_file | 100% dos agentes |
| Shell/Command | run_command, execute, shell_exec | 92% dos agentes |
| Search | grep_search, semantic_search, file_find | 100% dos agentes |
| Browser | navigate, click, input, scrape | 67% dos agentes |
| Deployment | deploy, expose_port | 42% dos agentes |
Riscos Identificados
Cada agente apresenta riscos especΓficos que devem ser considerados durante sua utilização ou ao criar novos agentes baseados nestes padrΓ΅es.
π¨ Riscos CrΓticos
- Execução ArbitrÑria de Código: Agentes com acesso a shell podem executar comandos prejudiciais se o prompt for manipulado.
- Vazamento de Credenciais: Ferramentas como deploy_expose_port podem expor dados sensΓveis.
- Modificação Destrutiva: Sem verificação, write_file pode sobrescrever dados importantes.
- Bypass de Segurança: Agentes autônomos podem ignorar prompts de segurança se mal configurados.
β‘ Riscos Operacionais
- Custo de API: Agentes baseados em LLMs podem gerar custos significativos em uso intensivo.
- LatΓͺncia: MΓΊltiplas chamadas de ferramentas criam latΓͺncia acumulada.
- Estado Inconsistente: Sem controle de versão apropriado, alteraçáes podem corromper o estado.
- DependΓͺncias Externas: Agentes que fazem web scraping dependem da disponibilidade de sites.
π Riscos de Conformidade
- Licenciamento: Prompts proprietΓ‘rios nΓ£o podem ser redistribuΓdos comercialmente.
- Privacidade de Dados: Agentes que enviam cΓ³digo para servidores externos podem violar polΓticas.
- Direitos Autorais: Geração de código pode criar riscos de infração se não houver revisão humana.
AnÑlise de Exposição por Agente
| Agente | Risco Principal | NΓvel |
|---|---|---|
| v0 | Custo de deployment automΓ‘tico | MΓ©dio |
| Cursor | Modificação de arquivos sem confirmação | Alto |
| Manus | NΓΊmero elevado de ferramentas disponΓveis | Moderado |
| Windsurf | Complexidade da AI Flow paradigm | Moderado |
| Replit | Deploy automΓ‘tico implΓcito | Baixo |
| Devin | Autonomia total em sistema operacional | Alto |
| Bolt | Limitaçáes do WebContainer | Baixo |
| Codex CLI | Sem isolamento de sandbox | Moderado |
Integraçáes
Os agentes documentados integram-se com uma variedade de ferramentas, serviços e plataformas externas para ampliar suas capacidades.
Integraçáes de Banco de Dados
Supabase
PostgreSQL + Auth (Bolt padrΓ£o)
Vercel Postgres
Integrado ao v0 e Next.js
Upstash
Redis & Kafka serverless
Neon
PostgreSQL serverless
Integraçáes de Deploy
Vercel
Deploy automΓ‘tico Next.js/React
Netlify
Sites estΓ‘ticos e SSR
Fly.io
Backend deployments
EasyPanel
Gerenciamento de serviços
Integraçáes de IA/Modelos
| Provedor | Modelos | Agentes que Usam |
|---|---|---|
| OpenAI | GPT-4o, o1, Codex | v0, Cursor, Codex CLI |
| Anthropic | Claude 3.5/3.7 Sonnet | Cascade, Cline, Roo |
| Groq | Llama 3.3 70B | v0 (suporte) |
| XAI (Grok) | Grok-2, Grok-3 | v0 (suporte via MCP) |
| DeepInfra | MΓΊltiplos modelos | v0 (suporte via MCP) |
Integraçáes de UI/Componentes
π¨ Bibliotecas de UI Suportadas
A maioria dos agentes frontend-first suportam especificamente:
- shadcn/ui: Componentes Radix + Tailwind (v0, Lovable, Bolt)
- Tailwind CSS: Framework CSS utilitΓ‘rio
- Lucide Icons: Γcones SVG consistentes
- Framer Motion: Animaçáes React
DependΓͺncias
AnΓ‘lise das dependΓͺncias tΓ©cnicas compartilhadas entre os agentes.
DependΓͺncias de Linguagem
| Linguagem | Uso Principal | Agentes |
|---|---|---|
| Python | Backend, Data Processing | Devin, Replit, Cline |
| JavaScript/TypeScript | Frontend, Full-Stack | Todos (100%) |
| Shell (Bash/Zsh) | Automação, Deploy | 85% dos agentes |
| Node.js | Runtime JavaScript | Todos os web agents |
DependΓͺncias de Framework
βββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββ
β DEPENDΓNCIAS DE FRAMEWORK POR CATEGORIA β
βββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββ€
β β
β FRONTEND (100% usam React) β
β βββ React 18+ [todos] β
β βββ TypeScript [95%] β
β βββ Next.js [67% - v0, Cursor, Lovable, Same.dev, Replit] β
β β
β STYLING β
β βββ Tailwind CSS [100%] β
β βββ Shadcn/ui [60% - v0, Lovable, Bolt, Same.dev] β
β βββ CSS Modules [33% - agentes legados] β
β β
β BACKEND/API β
β βββ Express/FastAPI [20% - Devin, Replit] β
β βββ.py [Devin] β
β βββ AI SDK (@ai-sdk) [v0, Bolt] β
β β
β BUILD TOOLS β
β βββ Vite [60% - Bolt, Same.dev, Cursor] β
β βββ Next.js Config [67% - agentes Next.js] β
β βββ Webpack [13% - agentes legados] β
β β
β TESTING β
β βββ Jest/Vitest [40%] β
β βββ React Testing Lib [33%] β
β βββ Playwright [27% - Devin, Cline] β
β β
βββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββββ
DependΓͺncias Externas CrΓticas
β οΈ Single Points of Failure
DependΓͺncias cuja indisponibilidade afeta mΓΊltiplos agentes:
- Modelos de LLM APIs: DependΓͺncia de uptime e custos de OpenAI, Anthropic, etc.
- Registros NPM: Todos os agentes dependem da disponibilidade do npm registry.
- Git: Controle de versΓ£o essencial exceto para exemplos isolados.
- Rede Internet: Wake-requerimentos de claude-sonnet
Recomendaçáes
Com base na anÑlise dos agentes existentes, aqui estão as recomendaçáes para construir novos agentes ou melhorar os existentes.
Recomendaçáes Arquiteturais
- Tool Abstraction Layer: Implementar uma camada de abstração para ferramentas ofimensionando dependΓͺncia de fornecedor especΓfico.
- Sandbox Environment: Executar agentes em ambientes isolados para evitar danos acidentais ao sistema.
- Tool Registry Pattern: Registrar ferramentas dinamicamente com descriçáes claras para DubLLM descoberta.
- Input Validation: Validar todos os parÒmetros de ferramenta antes da execução (path traversal, command injection).
- Checkpoint System: Implementar pontos de verificação para rollback automÑtico em caso de falha.
- Audit Logging: Registrar todas as açáes para auditoria e depuração.
Recomendaçáes de Prompt Engineering
β
Elementos Essenciais de Prompt
Para agente consistente e seguro, inclua sempre:
- Identity Block: Definição clara do papel e capacidades
- Tool Descriptions: Descriçáes detalhadas quando usar cada ferramenta
- Format Rules: Formato exato para tool calls (XML/JSON)
- Safety Guidelines: Limitaçáes explΓcitas e como reportar problemas
- Error Handling: Instruçáes para recover de failures
- Communication Policy: Quando falar vs quando agir
Recomendaçáes de Segurança
| PrÑtica | Implementação | Prioridade |
|---|---|---|
| Least Privilege | Executar agentes com permissΓ΅es mΓnimas necessΓ‘rias | CrΓtica |
| Path Validation | Validar todos os paths (caminhos absolutos, symlinks) | CrΓtica |
| Command Allowlist | Permitir apenas comandos shell prΓ©-aprovados | CrΓtica |
| Network Isolation | Limitar trΓ‘fego de rede para APIs necessΓ‘rias apenas | Alta |
| Secrets Management | Nunca armazenar credenciais em cΓ³digo gerado | CrΓtica |
| User Confirmation | Exigir confirmação para operaçáes destrutivas | Alta |
| Size Limits | Limitar tamanho de arquivos lidos/escritos | Alta |
| Rate Limiting | Limitar taxa de LLM API calls para controle de custo | Alta |
Recomendaçáes de Observabilidade
- Structured Logging: Logs estruturados (JSON) para anΓ‘lise automatizada.
- Metrics Collection: Coletar mΓ©tricas de latΓͺncia, custo, sucesso/falha.
- Tracing: Rastreamento distribuΓdo para debugging de fluxos complexos.
- Alerting: Alertas para anomalias (spikes de custo, falhas repetidas).
π― Checklist de LanΓ§amento
Antes de lançar um agente em produção, verifique:
- Todos os prompts foram revisados contra jailbreaks
- Sandbox de testes configurado e testado
- Sistema de rollback implementado
- Logs de auditoria instrumentados
- Documentação do usuÑrio final completa
- Limites de custo configurados no provedor LLM
- Testes de penetração realizados
- Plano de resposta a incidentes documentado
prΓ³ximos Passos
Esta visΓ£o geral forneceu um panorama completo do ecossistema de agentes documentados no Agents-Prompts. Para aprofundar-se:
- Explore cada agente individualmente: Cada pasta contΓ©m prompts especΓficos e ferramentas detalhadas.
- Compare implementaçáes: Veja como diferentes agentes abordam o mesmo problema.
- Estude os patterns: Identifique padrΓ΅es reutilizΓ‘veis para seus prΓ³prios agentes.
- Contribua: Adicione documentação de novos agentes ao projeto.
π Recursos Γteis
Links importantes para documentação das plataformas: AI SDK (Vercel) ⒠Anthropic Claude ⒠Codeium ⒠Replit API