Eu Construí um Plano de Controle Local para Meus Agentes de Codificação
Usar diferentes agentes de IA costumava ser uma bagunça.
Eu usava Copilot, Claude Code e OpenCode. Cada ferramenta tinha seu próprio diretório home, suas próprias configurações e sua própria memória. Toda vez que eu adicionava uma nova habilidade ou regra, eu tinha que perguntar: onde esta ferramenta espera que ela esteja?
Meu diretório home se tornou uma gaveta de bagunça cheia de pastas de IA.
Tentei usar arquivos Markdown para passar planos entre os agentes. Ajudou, mas falhou. Um agente deixava passar uma suposição, e o próximo agente produzia o resultado errado. Os arquivos forneciam dados, mas não forneciam contexto compartilhado.
Eu precisava de uma maneira para:
- Escrever regras de alto nível uma única vez.
- Manter regras de permissão em um só lugar.
- Parar de copiar habilidades manualmente.
- Compartilhar memória entre diferentes projetos e sessões.
Eu construí um plano de controle local para resolver isso.
O núcleo da minha configuração é um único diretório: ~/.ai.
Em vez de pastas espalhadas, eu uso symlinks. As ferramentas pensam que estão em seu próprio espaço, mas a estrutura real reside em um só lugar. Eu direciono todo o tráfego dos modelos através de um proxy local e uso um banco de dados SQLite compartilhado para a memória via MCP.
Isso separa dois trabalhos diferentes:
- Roteamento: As requisições dos modelos passam por um proxy local antes de chegarem ao provedor.
- Memória: Fatos de longa duração residem em um armazenamento local.
Se um modelo se comporta de forma estranha, eu verifico o proxy. Se um agente esquece um detalhe, eu verifico a memória. Isso torna o debugging fácil.
Minha memória compartilhada armazena coisas que são caras de redescobrir:
- Decisões de projeto.
- Notas de arquitetura.
- Preferências de fluxo de trabalho.
- Bugs recorrentes.
Eu também centralizei minha segurança. Uso arquivos compartilhados para padrões de codificação e comandos negados. Isso garante que a mudança de um agente para outro não altere o quão seguro o ambiente é.
Não se trata de encontrar um agente perfeito. Trata-se de garantir que meus agentes compartilhem contexto suficiente para que a alternância entre eles não pareça um recomeço.
Source: https://dev.to/sperekrestova/i-built-a-local-control-plane-for-my-coding-agents-1bf7
Optional learning community: https://t.me/GyaanSetuAi