| title | Engines |
|---|---|
| description | Agent engine map and comparison index. |
| permalink | /engines/ |
Este diretório documenta análises, comparações e avaliações das diferentes engines de agentes relevantes para o laboratório.
Pi é a primeira engine operacional do laboratório. Isso não deve transformar as primitivas em lock-in de Pi por acidente.
A regra de organização é:
- Primitive/core: decisão pura, contrato, schema, classificação, plano ou envelope. Não importa API de runtime.
- Surface/adapter: comando, tool, extensão, TUI, sessão, storage de runtime ou integração com provider/engine.
- Runtime glue explícito: wiring de engine mantido fora do core, em surface/adapter, com contrato pequeno para a primitiva reutilizável.
O gate local é pnpm run engine:boundary:audit. Ele falha quando um novo guardrails-core-* importa runtime Pi diretamente. Isso mantém a trilha para uma segunda engine sem exigir renomeação prematura do pacote pi-stack.
Repositório: badlogic/pi-mono Status: engine primária do laboratório
Pi é um toolkit para construção de agentes de IA e gerenciamento de LLMs. O laboratório usa Pi como engine principal porque ele oferece extensão local, TUI, skills, tools e integração direta com o fluxo de desenvolvimento deste repositório.
O código distribuído hoje continua sendo uma stack Pi, mas as primitivas novas devem nascer com fronteira clara entre core e adapter.
| Pacote | Versão | Descrição |
|---|---|---|
@earendil-works/pi-ai |
latest | API unificada para LLMs (OpenAI, Anthropic, Google) |
@earendil-works/pi-agent-core |
latest | Runtime de agentes com tool calling e streaming |
@earendil-works/pi-coding-agent |
latest | Coding agent CLI interativo |
@mariozechner/pi-web-ui |
latest | Web components para chat com IA |
@earendil-works/pi-tui |
latest | Terminal UI com renderização diferencial |
@mariozechner/pi-mom |
latest | Slack bot com delegação para pi coding agent |
@mariozechner/pi-pods |
latest | CLI para gerenciar deployments vLLM |
- Extensível e modular
- Adequado para prototipagem e validação local
- Pode operar como engine de sistemas maiores
- Suporte nativo a múltiplos providers de LLM
- Tool calling com modo paralelo e sequencial
- Streaming de eventos com API clara
- Ecossistema em evolução ativa (breaking changes possíveis)
- Documentação ainda crescendo
| Documento | Descrição | Status |
|---|---|---|
| [pi-ecosystem-map.md]({{ '/engines/pi-ecosystem-map.html' | relative_url }}) | Mapa do ecossistema Pi, camadas, extensibilidade e padrões emergentes |
Repositório: aretw0/refarm Status: acompanhamento arquitetural
Refarm ainda não é engine de execução para este repositório, mas deve ser considerado no desenho de contratos novos. O critério prático é simples: uma decisão de control plane que não precisa de TUI, sessão Pi ou ExtensionAPI deve poder virar primitiva reaproveitável.
O trabalho aqui não é antecipar integração. É evitar que a semântica madura fique presa a nomes e APIs de uma única engine.
Análises adicionais entram quando houver necessidade real de comparação ou adapter.
| Engine | Repositório | Foco | Status da Análise |
|---|---|---|---|
| LangChain | langchain-ai/langchain | Orquestração de LLMs | Pendente |
| LlamaIndex | run-llama/llama_index | RAG e agentes | Pendente |
| AutoGen | microsoft/autogen | Multi-agentes | Pendente |
| CrewAI | crewAIInc/crewAI | Agentes colaborativos | Pendente |
| OpenAI Agents SDK | openai/openai-agents-python | Agentes OpenAI | Pendente |
Para cada engine avaliada, analisamos:
- Extensibilidade — quão fácil é adicionar comportamentos customizados
- Filosofia de design — alinhamento com os princípios do laboratório
- Ecossistema — pacotes, comunidade, maturidade
- Performance — latência, throughput, custo
- DX (Developer Experience) — facilidade de uso, documentação, erros claros
- Portabilidade — quão fácil é migrar primitivas entre engines
O laboratório usa Pi como engine principal, mas compara alternativas para manter critérios claros de portabilidade, custo, segurança operacional e experiência de desenvolvimento.