Demo de agente LLM determinístico baseado em máquina de estados

Este é um demo com uma implementação experimental de uma arquitetura de agente LLM determinístico baseada em máquina de estados.

Todo o estado do usuário é armazenado no IndexedDB do navegador, e não no servidor,
e o LLM é usado apenas na etapa de interpretar e classificar a entrada do usuário como intenção, não para execução nem para alteração de estado.

No ambiente de demonstração, são oferecidas até 30 chamadas de LLM por dia via servidor,
para que você possa testar imediatamente sem configuração adicional.

Além disso, o sistema de memória foi inspirado em algoritmos de colônia de formigas,
e projetado para que memória e esquecimento ocorram naturalmente por meio de reforço e decaimento.

Caso precise de mais chamadas ou queira usar um modelo específico,
o sistema foi configurado para permitir que o próprio usuário insira uma chave de API ou integre opcionalmente um LLM local, como o Ollama.

O projeto ainda está em fase de pesquisa e experimentação,
e o foco está menos em "o quão inteligente tornar o LLM"
e mais em até que ponto é possível limitar com clareza os pontos em que o LLM intervém.

Se puder experimentar, agradeço muito pelo feedback.
Quem tiver curiosidade sobre o contexto da arquitetura e a intenção do design também pode consultar o white paper abaixo.

White paper: https://github.com/manifesto-ai/mind-protocol-whitepaper

Obrigado!