ADR-0001: Sistema Operacional Distribuído Orientado a Agentes

Status: Aceito
Data: 2026-05-01

1. Contexto

A plataforma FVideen/GleamBR exige um sistema de missão crítica capaz de orquestrar agentes de Inteligência Artificial (LLMs via MCP), telemetria avançada e processos de negócio (BPMN), operando simultaneamente em ambientes de Borda (Edge/IoT com restrição severa de recursos, < 15MB RAM) e Nuvem (GKE com alta taxa de transferência, 1M req/sec).

A comunicação deve ocorrer sem confiança implícita na rede (Zero-Trust), mitigando o risco de exposição de portas e a dependência de orquestradores centralizados monolíticos.

2. Decisão

Para endereçar estes requisitos de escalabilidade, resiliência e isolamento, tomamos as seguintes decisões arquiteturais:

Fundação Tecnológica: Adotar a Máquina Virtual Erlang (BEAM) através da linguagem Gleam para garantir tipagem estrita de contratos na fronteira do sistema e concorrência massiva com resiliência nativa (Supervision Trees).
Topologia de Rede P2P: Utilizar uma malha Peer-to-Peer baseada em Kademlia DHT para roteamento, GossipSub v1.1 para mensageria pub/sub imune a spam, e multiplexação via Yamux para tunelamento reverso (Zero-Trust, sem portas abertas para tráfego de entrada).
Córtex Motor (BPM): Executar processos BPMN/DMN instanciando cada etapa do fluxo como um Ator Erlang isolado (Cálculo Lambda), atuando como barreira determinística para as invocações das ferramentas MCP.
Persistência Híbrida:
- Nuvem: Trabalhadores puramente sem estado (stateless workers) integrados a ScyllaDB/YugabyteDB para tolerância a partições.
- Borda: Operação Offline-First com durabilidade local via Mnesia.

3. Consequências

Positivas: Isolamento de falhas absoluto em nível de processo de negócio; escalabilidade linear em nuvem; segurança criptográfica nativa desde a camada de transporte.
Negativas/Riscos: A barreira de entrada da equipe de desenvolvimento é elevada devido à exigência do padrão "Contratos Primeiro" (TDD guiando fronteiras de tipagem Gleam) e a complexidade de depuração em sistemas multiplexados assíncronos. Fator mitigado pela introdução da frente gbr_telemetry via Stream 0 do Yamux.

4. Nuance e Correção (O Paradigma do Agente)

A concepção comum de "Sistemas de Agentes" assume Inteligências Artificiais com autonomia total para descobrir, planejar e executar chamadas de sistema indiscriminadamente (estilo BabyAGI/AutoGPT). Isso é corrigido nesta arquitetura: A introdução do motor gbr_bpm impõe que a IA opere sob um rigoroso cálculo lambda (DAGs de processos de negócio).

A IA atua como uma sub-rotina para inferência e classificação de contexto (Semantic Router), mas a orquestração da execução e as transições de estado são matematicamente limitadas e auditadas pelas regras de negócio mapeadas nos Atores Erlang. O resultado é o determinismo, não a autonomia probabilística desenfreada.