Desvendando o EVE: O Framework de Agentes da Vercel

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Original language: Portuguese

Original video: Desvendando o EVE: O Framework de Agentes da Vercel · Channel: Vini Lana · 07:12 · Watch on YouTube

Topics: AI agents, AI evaluation and benchmarks, Software engineering with AI, AI governance and regulation

Summary

O vídeo apresenta o EVE, framework de agentes da Vercel, e o compara ao Hermes Agent, destacando que eles atendem a necessidades diferentes. O EVE oferece uma estrutura organizada para definir instruções, modelos, skills, tools, sandbox, canais, conexões, subagents e workflows. O apresentador ressalta recursos importantes para sistemas de agentes em produção, como evals, integração com aplicações, self-hosting, autenticação, autorização e governança. A conclusão é que o Hermes continua útil como assistente ou harness pessoal, enquanto frameworks como o EVE são mais adequados para desenvolver sistemas de agentes em produção.

Key points

O Hermes Agent é apresentado como um excelente harness para uso pessoal, mas não como a opção ideal para desenvolver sistemas multiagênticos em produção.
O EVE organiza os componentes do agente em uma estrutura clara, com arquivos e pastas para instruções, definição do agente, skills, tools e sandbox.
Canais, connections e subagents permitem integrar serviços de comunicação, MCPs e agentes especializados.
Workflows ajudam a testar mudanças de modelo, ferramentas e system prompt para avaliar a qualidade e a previsibilidade do agente.
Sistemas em produção exigem autenticação, autorização, observabilidade, logs e controle de acesso.
O EVE oferece integrações com frameworks de frontend e pode ser usado em configuração self-hosted.
Uma estrutura compreensível pode facilitar tanto a manutenção por pessoas quanto as alterações feitas pelo agente.
O apresentador não propõe abandonar o Hermes: ele diferencia o uso pessoal do desenvolvimento de sistemas de agentes.

Chapters

Start	Chapter	Summary
00:00	Hermes Agent e o papel do EVE	O apresentador compara o uso do Hermes como harness pessoal ao desenvolvimento de sistemas multiagênticos.
02:04	Estrutura do framework e validação de workflows	O vídeo percorre conexões, subagents, schedules e workflows, destacando testes para avaliar mudanças e a previsibilidade do agente.
04:07	Integrações, self-hosting e organização do projeto	O apresentador mostra integrações com aplicações e explica como a estrutura de arquivos do EVE facilita entender e manter o projeto.
06:11	Governança e quando usar cada opção	O vídeo destaca autenticação e autorização no EVE e conclui que o Hermes continua tendo seu lugar, mas atende a outro tipo de uso.

Quotes

O meu harness é independente de OpenAI e Anthropic. — 00:31

Isso aqui vai te dar uma previsibilidade de comportamento do agente. — 02:35

Se ficar fácil demais para você entender, para o seu agente também fica mais fácil. — 05:40

O Hermes continua tendo o lugar dele, que sempre foi dele. — 06:41

Concepts and entities

EVE, Hermes Agent, Vercel, MCP, Agents Factory, Agents Builder, observabilidade, Autenticação e autorização

Full transcript (original language)

00:00 Tem muita gente usando o Hermes Agent. Inclusive, se você for um desses caras, já deixa no comentário que eu uso o Hermes Agent sim. Eu quero te apresentar um outro camarada chamado Ivy, que é um framework agêntico da Vercel, que provavelmente, a partir de hoje, vai ser o cara que você vai utilizar no lugar do Hermes para a maioria das tarefas que você tem feito com o Hermes Agent. Bora nessa. O Hermes é hoje um dos caras mais populares entre o pessoal que desenvolve sistemas e agentes de IA. E não deveria ser diferente, afinal de contas, é um excelente harness. Ele traz várias premissas super legais, como por

00:31 exemplo, poder aprender com ele mesmo e ir evoluindo as skills conforme você vai utilizando. Então, se você usa o Hermes hoje, daqui 30 dias, ele evoluiu, ele vai estar respondendo melhor para você. Também a ideia de eu não depender de um provider específico, ou seja, meu harness, ele é independente de OpenAI e Anthropic. Sensacional. Agora, quando a gente fala de desenvolvimento de sistemas de agentes, é onde muita gente está errando hoje. O Hermes, ele não foi feito para você desenvolver um sistema multiagêntico. Pelo contrário, ele foi feito para você trabalhar com esse cara dentro de um ecossistema seu, específico, um assistente ou até mesmo

01:03 seu harness do dia a dia. Quando eu falo de sistema de agentes, eu estou falando de um desenvolvimento de software e tem algumas premissas que não podem ser ignoradas aqui. O que mais me chama atenção e faz gostar do Ivy é justamente a estrutura simples que ele apresenta. Se você observar bem aqui na homepage deles, você já consegue ler exatamente cada etapa do que que um agente vai ter dentro dele. Por exemplo, eu tenho o arquivo de instructions.md, que é ali o nosso system prompt. Eu tenho o agent.ts, que é onde vão estar as definições do agente, modelo e nível de esforço que ele vai utilizar. Eu tenho a

01:34 pasta de skills, naturalmente, é para colocar as skills aqui dentro. A pasta de tools, que é onde você vai definir as tools que esse agente vai ter acesso. A pasta de sandbox, que é exatamente onde eu vou trabalhar com a questão de segurança, o que que esse agente pode fazer, ele pode acessar um site externo, não pode, quais ele ele pode. Então, a gente vai fazer esse filtro a nível de sandbox. A pasta de channels, que é exatamente o que fez o Open Claw e o Hermes fazerem sucesso, que é a possibilidade de você integrar com diversos canais de comunicação, Slack, Telegram, Discord, WhatsApp, por aí vai.

02:04 Aqui, a pasta de connections para você conectar com conectores, MCPs, entre outros. A pasta de subagents para você definir quais são os subagents que o seu agente pode chamar, sendo esses subagents podendo ser agentes externos ou agentes internos efêmeros dentro do próprio agente. Aqui, schedules para você trabalhar com os seus cron jobs ou seus heartbeats. E aqui a pasta de workflows, que é exatamente aonde você vai trazer a validação da qualidade do workflow agente que você tem. Então, se eu tô usando o modelo X e eu troquei por

02:35 o modelo Y, eu tenho um mecanismo para validar se o output vai continuar aceitável. Se eu troquei as ferramentas, troquei o system prompt, da mesma maneira eu consigo testar. E isso aqui vai te dar uma previsibilidade de comportamento do agente. Olha, a gente rodou 20 vezes esse caso de uso, nas 20 vezes ele comportou bem. Ou a gente rodou 100 vezes e teve ali 20 vezes dentro dessas 100 vezes que não comportou bem. Eu vou entender dali se eu vou precisar de fazer um ajuste a nível de harness, se eu vou precisar de fazer um ajuste a nível de LLM. O Ivy

03:05 não chegou agora no mercado, já tem alguns meses que ele tá aqui e também não é o único framework de agentes que existe. Existem outros, mas é o que eu tô usando em produção e o que eu mais gostei até agora. Falando sobre as premissas e boas práticas de software, aqui tá a nossa arquitetura hoje de agentes. Você vai observar que nós temos os agentes, tem o agente orquestrador e cada agente especialista aqui responde a ele. Nós temos a camada de memória para esse agente orquestrador, temos a camada de second brain da empresa que fica disponível para o nosso agente orquestrador, temos a camada de backend

03:35 de serviços para cada parte da empresa. Então, o serviço de Instagram, o serviço de WhatsApp, serviço de legal, serviço de growth, content engine e por aí vai. Todos conectados a um gateway que vai fazer exatamente a definição de qual agente pode acessar de acordo com a pessoa que que consumindo, se aquela pessoa que está usando a gente está ou não autorizada. Então presta atenção. Eu falei de autorização, falei de autenticação, tô falando de sistemas aqui internamente tem observabilidade, tem logs e registros de tudo que me permite observar, entender o que tá acontecendo no sistema e evoluir ele.

04:07 Aqui dentro a gente tem um conceito de Agents Factory, que é: eu quero continuar evoluindo e melhorando esse sistema de uma maneira semi autônoma. Exatamente isso que eu vou te ensinar na formação Agents Builder, que já tá com a lista de espera aqui aberta. Se você quiser garantir um desconto bravo, é só entrar nesse link que tá aparecendo aqui para você agora, também tá na descrição e no primeiro comentário fixado. Outro ponto muito legal é a facilidade de você conseguir integrar o seu agente com um código. Por exemplo, se você tá usando React, Next JS, Vue, Nuxt ou Svelte, ele

04:38 tem integração nativa na documentação. Então você não precisa de fazer uma gambiarra para que seu agente funcione dentro do seu sistema atual. Isso é muito bom. Outro ponto legal, ele também pode ser usado para self host. Você talvez nunca tenha mexido no Eve, ok? Esse aqui é um agente Eve feito aqui, tá lá na nas no site de templates da Vercel. Quando você bater o olho na pasta, olha aqui, tem a pasta canais, a pasta connections, a pasta lib, skills, subagents, tools, o arquivo agent.ts, o arquivo instructions.md, o arquivo sandbox.ts.

05:09 Só de você olhar para isso, eu tenho certeza, mesmo que você não seja dev ou nunca tenha usado esse framework, que você já sabe o que é que tá acontecendo aqui dentro. Você já sabe que na pasta de connections provavelmente vai ter o quê? Os MCPs? Acertou, tá aqui ó, Notion. Nas pastas de subagents provavelmente vai tá o quê? Os subagents? Acertou, tá aqui a definição de subagents. Pasta skills, naturalmente skills. Pasta canais, naturalmente os canais, conexão Slack. Então fica fácil demais de você entender o que tá acontecendo aqui dentro. E se ficar fácil demais para você entender, para o seu agente também

05:40 fica mais fácil. Isso no final do dia significa que o seu agente vai gastar menos tokens para fazer alterações aqui dentro. Se fosse só isso, tava legal. Mas quando eu tô desenvolvendo um sistema de software, eu tenho algumas regras específicas que nem sempre vão ser tão fáceis de se tratar com skills. Por exemplo, se eu preciso de exigir a autenticação do usuário que tá entrando em contato comigo, ou se eu quero saber não só a autenticação, mas se aquele usuário está autorizado a usar aquele aquele caminho. A gente tá falando de governança de dados. E aí, você consegue fazer isso facilmente lá no Hermes?

06:11 Poxa, não, porque o Hermes não foi feito pra isso. Mas quando a gente traz pro framework a gente como o IV, aí sim fica mais fácil. A nível de código, eu consigo setar autorização, eu consigo setar autenticação. Ou seja, autentiquei, vejo se aquele usuário é quem ele tá dizendo que é. Autorizei, aquele usuário tem permissão de acessar, de usar essa feature, de chamar esse MCP, de fazer, de usar esse subagente. Então, a gente vai pra camada de fato de software. Entendi então, Vini, acabou pro Hermes agent, o negócio agora é IV. Calma, calma lá, não falei isso. Eu

06:41 falei que o IV, você consegue usar ele pra desenvolver sistema de agente sem produção. Ponto. O Hermes, ele continua tendo o lugar dele, que sempre foi dele. Só que por uma falta talvez de entender que existiam outras possibilidades, as pessoas estavam utilizando ele pra criar sistemas de agente sem produção, esbarrando com um monte de problema, do tipo, ah, tá, cara, como é que eu sei se quebrou ou não quebrou? Como é que eu consigo melhorar, colocar uma feature flag, fazer o rollout, autenticar o usuário, garantir que somente quem eu quero tenha acesso às informações específicas no momento certo. Isso você não faz com Hermes, mas você faz com o

07:12 framework de agente. Existem vários, inclusive, se você quiser ver mais vídeos nesse formato, falando sobre ferramentas pra agentes, deixa aqui nos comentários se foi massa ou não, se inscreve no canal, deixa seu like, compartilha esse vídeo. E eu sou o Vini. Esse aqui é o canal da AI Builders Academy. Tamo junto, aquele abraço e valeu.