O agente de IA auto-aperfeiçoável feito para evoluir com você. O único agente com um loop de aprendizado embutido — cria habilidades a partir das experiências, as melhora durante o uso, persiste conhecimento entre sessões e constrói um modelo profundo de quem você é ao longo do tempo. Rode em um VPS de $5, num cluster GPU, ou em infraestrutura serverless que custa quase nada quando ocioso. Não está preso ao seu laptop — fale com ele pelo Telegram enquanto ele trabalha numa VM na nuvem.

Use qualquer modelo que quiser — OpenRouter (200+ modelos), NVIDIA NIM (Nemotron), Hugging Face, OpenAI, ou seu próprio endpoint. Troque com mangaba model — sem mudanças de código, sem lock-in.

Interface de terminal completa	TUI com edição multilinhas, autocomplete de slash-commands, histórico de conversas, interrupção e redirecionamento, e saída de ferramentas em streaming.
Vive onde você está	Telegram, Discord, Slack, WhatsApp, Signal e CLI — tudo de um único processo gateway. Transcrição de mensagens de voz, continuidade de conversa entre plataformas.
Loop de aprendizado fechado	Memória curada pelo agente com nudges periódicos. Criação autônoma de habilidades após tarefas complexas. Habilidades se auto-melhoram durante o uso. Busca FTS5 de sessões com sumarização por LLM para recall entre sessões.
Automações agendadas	Agendador cron integrado com entrega em qualquer plataforma. Relatórios diários, backups noturnos, auditorias semanais — tudo em linguagem natural, rodando sem supervisão.
Delega e paraleliza	Spawn de sub-agentes isolados para fluxos paralelos. Escreva scripts Python que chamam ferramentas via RPC, colapsando pipelines multi-etapa em turnos de custo zero de contexto.
Roda em qualquer lugar	Sete backends de terminal — local, Docker, SSH, Singularity, Modal, Daytona e Vercel Sandbox. Modal e Daytona oferecem persistência serverless — o ambiente hiberna quando ocioso e acorda sob demanda.
Pronto para pesquisa	Geração de trajetórias em lote, compressão de trajetórias para treinamento da próxima geração de modelos com chamadas de ferramentas.

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Instalação Rápida

Linux, macOS, WSL2, Termux

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/dheiver2/mangaba-agent/main/scripts/install.sh | bash

Windows (nativo, PowerShell) — Beta Inicial

Atenção: O suporte nativo ao Windows está em beta inicial. Instala e executa, mas não foi testado tão amplamente quanto os caminhos Linux/macOS/WSL2. Por favor reporte problemas quando encontrar dificuldades. Para o setup Windows mais testado hoje, rode o one-liner Linux/macOS acima dentro do WSL2.

Execute no PowerShell:

iex (irm https://raw.githubusercontent.com/dheiver2/mangaba-agent/main/scripts/install.ps1)

O instalador cuida de tudo: uv, Python 3.11, Node.js, ripgrep, ffmpeg e um Git Bash portátil (MinGit, descompactado em %LOCALAPPDATA%\mangaba\git — sem necessidade de admin, completamente isolado de qualquer instalação Git do sistema).

Android / Termux: O caminho manual testado está documentado no guia Termux.

Após a instalação:

source ~/.bashrc    # recarregar shell (ou: source ~/.zshrc)
mangaba             # começar a conversar!

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Primeiros Passos

mangaba              # CLI interativo — iniciar uma conversa
mangaba model        # Escolher provedor e modelo de LLM
mangaba tools        # Configurar quais ferramentas estão habilitadas
mangaba config set   # Definir valores individuais de configuração
mangaba gateway      # Iniciar o gateway de mensagens (Telegram, Discord, etc.)
mangaba setup        # Executar o assistente de configuração completo
mangaba update       # Atualizar para a versão mais recente
mangaba doctor       # Diagnosticar problemas

📖 Documentação completa →

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Referência Rápida: CLI vs Mensageria

Situação	CLI	Gateway
Uso geral no terminal	✅ principal	alternativo
Telefone / fora do computador	via SSH	✅ principal
Múltiplos usuários	❌	✅
Automações sem supervisão	cron/scripts	✅ gateway + cron

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Loop de Aprendizado

O Mangaba Agent observa o que funciona e melhora automaticamente:

Você faz uma tarefa complexa
        ↓
Mangaba executa com 40+ ferramentas
        ↓
Loop de aprendizado extrai a solução como habilidade
        ↓
Habilidade é salva, indexada e melhorada
        ↓
Próxima sessão começa mais inteligente

Memória Persistente

• Busca FTS5 — encontra conversas passadas relevantes instantaneamente
• Sumarização por LLM — condensa sessões longas para recall eficiente
• Modelagem de usuário — aprende suas preferências, estilo e contexto ao longo do tempo
• Nudges periódicos — o agente se auto-lembra de persistir conhecimento importante

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Plataformas de Comunicação

Terminal UI  ─┐
Telegram     ─┤
Discord      ─┤──► Mangaba Agent Core ──► 40+ Ferramentas
Slack        ─┤
WhatsApp     ─┤
Signal       ─┤
Email        ─┘

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Infraestrutura Flexível

Backend	Descrição
Local	Roda direto na sua máquina
Docker	Container isolado e reproduzível
SSH	Conecta a qualquer servidor remoto
Modal	Serverless — hiberna quando ocioso
Daytona	Workspace cloud com persistência
Vercel Sandbox	Execução serverless leve
Singularity	Ambientes HPC / cluster

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Provedores de Modelos

Provedor	Modelos
OpenRouter	200+ modelos (Claude, GPT, Gemini, Llama...)
OpenAI	GPT-4o, GPT-4.1, o3...
NVIDIA NIM	Nemotron e outros
Hugging Face	Modelos open-source
Endpoint próprio	Qualquer API compatível com OpenAI

Troque de modelo a qualquer momento:

mangaba model set openrouter/anthropic/claude-sonnet-4-6
mangaba model set openai/gpt-4o
mangaba model set openrouter/meta-llama/llama-3.3-70b-instruct

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Ferramentas Integradas (40+)

• Código: execução Python, Bash, Node.js, compilação
• Web: navegação, scraping, busca, download
• Arquivos: leitura, escrita, edição, busca
• APIs: REST, GraphQL, webhooks
• Banco de dados: SQLite, PostgreSQL, Redis
• Mídia: processamento de imagem, áudio, vídeo
• Comunicação: email, Slack, Discord, Telegram

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Sub-agentes e Paralelismo

# Spawne agentes isolados para tarefas paralelas
agente_pesquisa = mangaba.spawn("pesquise sobre X")
agente_codigo   = mangaba.spawn("escreva testes para Y")
agente_docs     = mangaba.spawn("atualize a documentação de Z")

# Resultados chegam em paralelo
resultados = await asyncio.gather(
    agente_pesquisa, agente_codigo, agente_docs
)

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Automações Agendadas

# Resumo diário de emails às 9h
mangaba cron add "0 9 * * *" "resumo dos emails de hoje"

# Backup semanal às sextas
mangaba cron add "0 18 * * 5" "faça backup dos projetos importantes"

# Monitoramento contínuo a cada hora
mangaba cron add "0 * * * *" "verifique alertas do sistema"

# Listar automações ativas
mangaba cron list

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Configuração

# Assistente de configuração completo
mangaba setup

# Configurar modelo
mangaba model

# Ver configurações atuais
mangaba config show

# Definir valor individual
mangaba config set modelo openrouter/anthropic/claude-sonnet-4-6

Arquivo de configuração (~/.mangaba/config.yaml)

modelo: openrouter/anthropic/claude-sonnet-4-6
tema: escuro
lingua: pt-BR
gateway:
  telegram:
    token: SEU_TOKEN

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Estrutura do Projeto

mangaba-agent/
├── agent/              # Lógica central do agente
├── mangaba_cli/        # Interface de linha de comando
├── skills/             # Habilidades criadas e curadas
├── tools/              # 40+ ferramentas integradas
├── gateway/            # Integrações com plataformas
├── plugins/            # Framework de extensibilidade
├── providers/          # Adaptadores de LLM
├── cron/               # Agendador de tarefas
├── docs/               # GitHub Page
└── website/            # Site de documentação

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Contribuindo

Contribuições são bem-vindas! Veja CONTRIBUTING.md para detalhes.

# Fork e clone
git clone https://github.com/SEU_USUARIO/mangaba-agent.git
cd mangaba-agent

# Instalar em modo dev
pip install -e ".[dev]"

# Criar branch
git checkout -b feat/minha-feature

# Testar
pytest tests/

# Enviar PR
git push origin feat/minha-feature

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Diagnóstico

# Verificar instalação
mangaba doctor

# Ver logs
mangaba logs

# Atualizar
mangaba update

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Licença

MIT License — veja LICENSE para detalhes.

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