6 semanas para construir um agente de IA em produção: 3 insights centrais da Tiger Data

A equipe da Tiger Data construiu em 6 semanas o agente de IA para Slack chamado 'Eon', usado diariamente por 50% dos funcionários da empresa, e publicou todo o processo como open source. O foco foi a estabilidade real de produção, não um demo, e o ponto principal foi resolver problemas do mundo real — como manutenção de contexto, quedas de API e requisições simultâneas — e não apenas chamadas de LLM.

1. Memória que entende o tempo (Time-Based Memory)

• O Slack envia apenas mensagens individuais, então não há contexto de conversas anteriores. É difícil lidar com perguntas como "E aquilo, como ficou?"
• Solução: armazenar em tempo real todas as mensagens do Slack no TimescaleDB junto com timestamp. Com consultas SQL, o contexto é identificado rapidamente, com estabilidade e sem limitações de API.

2. Evitando as armadilhas de servidores MCP genéricos (Custom MCP Servers)

• MCP (Model Context Protocol): padrão para agentes acessarem ferramentas externas como GitHub, Linear etc.
• Problema: os servidores oficiais têm muitas ferramentas desnecessárias, desperdiçando tokens, e as chamadas de API são complexas, muitas vezes exigindo várias requisições.
• Solução: criação de servidores MCP otimizados internamente (e.g., tiger-linear-mcp-server). Uma única ferramenta busca todas as informações de uma vez só → mais eficiência por meio de engenharia de contexto.

3. Produção é projetada assumindo falhas (Failure-Resilient Design)

• É essencial lidar com crashes, indisponibilidade de APIs e picos de tráfego.
• Solução: desenvolvimento do framework tiger-agents-for-work.
  • Os eventos são registrados primeiro no PostgreSQL → evita perda de dados.
  • Retry automático (até 3 vezes, com intervalo de 10 minutos).
  • Pool fixo de workers → limita concorrência e processa a fila.
  • Sinalização assíncrona → resposta em milissegundos.

Open source e guia para começar

• Todo o código foi publicado como tiger-eon. É possível implantar um agente para Slack com um script de instalação em 10 minutos.
• Modular: a memória do Slack, os servidores MCP e o framework podem ser usados de forma independente (e.g., tiger-docs-mcp-server para busca em documentação).
• Mensagem principal: agentes de IA podem ser construídos sobre PostgreSQL, sem infraestrutura especial, com processamento de eventos resiliente, memória estruturada e ferramentas focadas.