[Série] Infra multiagente para programação cliente-servidor: multi-API de IA, modelos offline, histórico seguro de arquivos e recuperação total de servidores

Sobre esta série (Livro kkk)

Nesta série, vou documentar toda semana passo a passo como construí uma infraestrutura multiagente para programação cliente-servidor, os assuntos tendem a ser densos, decidi comessar essa série e depois transformar em um projeto de código aberto, a ideia aqui é nao só expor partes de tecnologias que podem ajudar em outros projetos (pois isso ficará defasado com o tempo), mas explicar os conceitos por trás o que realmente é o valor da aplicação, conceitos podem ajudar muito a desenvolver os próprios conceitos chaves do seu código, eu particularmente acho isso mais importante do que qualquer exemplo de programação, o conceito define e molda as ideias, mais do que isso, as torna possíveis, sendo assim aqui vou abordar os seguintes tópicos:

uso combinado de várias APIs de IA (multi-API),

modelos offline de programação,

um sistema de histórico seguro de arquivos / memória estendida para agentes,

e capacidade de recuperação total de servidores (desastre, migração, reimplante).

A ideia é expor tudo: conceitos, arquitetura, decisões boas e ruins, configurações de servidor, protocolos, código e automações.

Mesmo que você não queira usar o “pacote completo”, a intenção é que cada parte desta série possa ser aproveitada isoladamente em outros projetos.

Índice geral da série

A ordem pode mudar um pouco conforme eu for avançando, mas essa é a visão completa do que pretendo abordar, se eu mudar algo atualizo aqui.

1. Visão geral e objetivos

0.1. Problema que estou tentando resolver

Deixar agentes de IA trabalharem em código e infra sem medo de perda irreversível com recuperação automatizada e fácil.

Criar uma espécie de “memória infinita” para agentes em projetos e servidores.

Permitir que agentes programem softwares clientes e servidores conversando entre si, com o humano orquestrando.

0.2. Conceitos centrais da série

Infra multiagente (vários agentes com papéis diferentes).

Multi-API de IA (misturando provedores/modelos).

Modelos offline de programação, quais e como usar.

Histórico seguro e recuperação de desastres.

Papel do humano como orquestrador.

0.3. Tecnologias base que vou usar

Servidor Ubuntu Server LTS como base da infra.

Sistema de backup / memória estendida (meu servidor WSS + cliente).

Integração com ferramentas tipo CodexCLI.

Interface web para orquestrar agentes e aprovar/reprovar saídas.

1. Preparação de servidores Linux (Ubuntu), incluindo segurança.

1.1. Escolha do servidor e ambiente

Por que Ubuntu para essa série.

Cenários: VPS, dedicado, nuvem, laboratório local, hospedagem local (até no windows).

Requisitos mínimos para rodar agentes e modelos offline.

1.2. Instalação e configuração inicial do Ubuntu

Atualização de pacotes, locale, time zone.

Criação de usuário não-root com sudo.

Organização inicial de diretórios (sistema, projetos, dados, backups).

1.3. Segurança básica

Configuração inicial de SSH (chave, porta, desabilitar root login, etc.).

Firewall (UFW ou equivalente) e portas mínimas necessárias.

Separação de áreas onde agentes podem e não podem tocar.

1.4. Observabilidade mínima

Logs básicos do sistema.

Comandos essenciais para acompanhar consumo de CPU, RAM e disco.

Estratégia de monitorar o impacto dos agentes e da infra de backup.

1. Arquitetura da “memória estendida” (servidor + cliente)

2.1. Ideia central da memória estendida

Servidor como “espelho momentâneo” do estado atual.

Cliente como “cofre de histórico” de longo prazo.

Por que não deixar o servidor guardando tudo.

2.2. Servidor de backup / WSS

Papel do servidor rodando como root.

Conceito de watch_paths (quais diretórios observar).

Meu próprio Protocolo baseado em JSON via WebSocket seguro.

2.3. Cliente (Electron / desktop)

Papel do cliente como armazenador de versões.

Estrutura de pastas e arquivos de controle (metadados, progresso, histórico).

Decisão de manter tudo local antes de enviar pra qualquer nuvem/Git externo.

2.4. Fluxo básico: listar → decidir → baixar → armazenar → Ler → Recuperar

Consultar o servidor. (Automático)

Comparar o que mudou. (Automático)

Baixar apenas o necessário. (Automático)

Gravar histórico em formato reaproveitável.

1. Protocolo de comunicação (árvore de arquivos e metadados)

3.1. Estrutura dos metadados

Campos como: nome, caminho, tipo, tamanho, permissões, dono, grupo, timestamps.

Diferença entre watch_root, path e rel_path.

Como isso ajuda a reconstruir o estado.

3.2. Comandos de navegação

tree (visão inicial da árvore).

tree-open (abrir um caminho específico).

tree-dump (dump recursivo, em chunks).

3.3. Comandos de verificação e listagem

task-list (raízes de backup / tarefas).

sync-check (comparar o que o cliente tem com o que existe no servidor).

list como comando de compatibilidade.

3.4. Estratégia de cache e atualização

Quando considerar uma entrada obsoleta.

Como o cliente decide se precisa refazer dumps ou só validar mudanças.

1. Download, empacotamento e retomada (fetch + gzip + tar)

4.1. Comando fetch

Fluxo: start → chunk → done.

Compressão (gzip) e codificação (base64).

Empacotamento de diretórios como tar.gz.

4.2. Retomada de downloads (resume)

resume_token e offset.

Arquivo de progresso local, como e onde guardar.

Recomendações de granularidade para evitar retrabalho.

4.3. Cancelamento e limpeza

Comando de cancelamento de transferência.

Estratégia para lidar com arquivos temporários incompletos no servidor.

4.4. Desenho pensando em “desconexão e queda”

O que acontece se o servidor cair.

O que acontece se o cliente travar.

Como evitar corromper artefatos do lado do cliente.

1. Monitoramento, heartbeat e saúde da sessão

5.1. ping/pong e keepalive

Intervalos recomendados.

O que considerar sessão morta.

5.2. heartbeat

Separar “canal de saúde” do resto dos comandos.

Como o cliente reage a ausência de resposta.

5.3. Telemetria básica do servidor

Uso de CPU, memória, disco, load.

Por que expor isso pro cliente.

Como usar essa informação para decidir quando mandar tarefas pesadas.

1. Camada de Git, pacotes e tar customizado

6.1. Git para /etc e configs sensíveis

git-init-bare ou integração com etckeeper.

Comandos para criar bundle ou espelho de configuração.

6.2. Git para projetos de aplicação

Estratégia para projetos versionados:

clonar,

manter bare,

gerar bundles para backup ou migração.

6.3. Estado de pacotes (APT e afins)

Capturar o estado de pacotes instalados.

Exportar listas / clonar estado para outro servidor.

6.4. Tar customizado de diretórios importantes

/srv, /opt, diretórios de apps.

Convenções para descrever o que vai em cada tar.

Como isso ajuda em migrações e reconstruções.

1. Integração com CodexCLI e agentes de programação

7.1. CodexCLI e o risco de “fazer cagada”

O que pode acontecer quando a IA mexe em código e configs.

Exemplos de problemas que a memória estendida tenta mitigar.

7.2. Usando a memória como “rede de segurança” do CodexCLI

Voltar versões de arquivos.

Restaurar estado anterior de projeto.

Reverter decisões ruins de agente.

7.3. Estruturação dos projetos para agentes

Padrões de pastas.

Onde ficam specs, docs, configs.

Convenções de arquivos que os agentes leem/escrevem.

7.4. Pipeline básico de interação com agentes

Humano faz um pedido.

Agente gera alterações.

Memória estendida registra o antes e o depois.

Humano revisa e decide se aceita.

1. Multi-API de IA e modelos offline

8.1. Por que multi-API

Não depender de um único provedor.

Misturar modelos com forças diferentes.

8.2. Modelos de IA offline de programação

Vantagens e limitações.

Onde eles entram no fluxo (ex: refino, expansão local, testes).

8.3. Estratégia de roteamento de tarefas entre APIs/modelos

Que tipo de tarefa mandar pra onde.

Failover entre provedores quando algo falha.

8.4. Como os agentes veem “quem está respondendo”

Transparente para o agente ou explícito?

Metadados de origem da resposta, com ou sem busca semântica.

1. Desenho dos agentes (papéis, limites e regras)

9.1. Agente de servidor

Responsabilidades: API, backend, configurações.

Limites: o que ele pode e não pode alterar.

9.2. Agente de cliente

Responsabilidades: frontend, app, consumidor da API.

Como consumir specs que vêm do agente de servidor.

9.3. Agente “orquestrador” (opcional)

Papel de coordenar os dois lados.

Gerenciar dependências e contratos.

9.4. Regras de convivência

Como os agentes se comunicam via arquivos (README, specs, etc.).

Como evitar conflitos e sobrescritas ruins.

1. Conversa entre agentes via arquivos (protocolo de colaboração)

10.1. README como canal de negociação

Formato de mensagens.

Como especificar contratos de API, endpoints, payloads.

10.2. Histórico de decisões em texto

Log de “conversas” entre agentes.

Como isso ajuda no debugging humano.

10.3. Estratégias para evitar ruído e confusão

Limitar tamanho e tempo de contexto.

Estruturar informação em seções e tópicos.

10.4. Exemplos práticos

Um agente propondo endpoint.

Outro implementando consumo.

Humanos revisando o diálogo.

1. Interface web de orquestração humana

11.1. Papel da interface

Visualizar tudo o que os agentes fizeram / querem fazer.

Enxergar histórico e diffs.

Aprovar, rejeitar ou editar antes de seguir.

11.2. Design do fluxo humano-no-loop

Caixas de entrada de propostas.

Fila de itens para revisar.

Botões de “aprovar e mandar pro agente X” / “mandar pra produção”.

11.3. Observabilidade na interface

Logs agregados.

Estado dos servidores.

Estado das tarefas de backup e reconstrução.

11.4. Segurança e permissões

Quem pode aprovar o quê.

Como limitar ações perigosas.

1. Recuperação de desastres e reconstrução completa do servidor

12.1. Cenários de desastre

Deletaram configs críticas.

Projeto foi quebrado por um agente.

Servidor inteiro comprometido ou perdido.

12.2. Estratégias de reconstrução

Restaurar arquivos isolados.

Restaurar um projeto inteiro.

Reimplantar servidor do zero usando:

estado de pacotes,

tar de diretórios,

repos/bundles de Git,

configs de /etc.

12.3. Testando o plano de recuperação

Fazer “drills” de desastre.

Ver se o processo é repetível e confiável.

12.4. Migração entre servidores

Clonar tudo para um novo host.

Validar integridade pós-migração.

Ajustes finos pós-mudança.

1. Estudos de caso, limitações e adaptações

13.1. Estudos de caso reais ou simulados

Pequeno projeto web.

Serviço maior com múltiplos componentes.

13.2. Limitações práticas

Performance.

Custo de armazenamento.

Complexidade operacional.

13.3. Como extrair só um pedaço dessa infra pro seu projeto

Usar apenas a parte de backup.

Usar apenas a parte de agentes conversando.

Usar apenas a parte de reconstrução de servidor.

13.4. Ideias de extensões e melhorias futuras

Mais tipos de agentes.

Integração com outras ferramentas de DevOps.

Otimização de custos e de hardware.

Inicio - A baixo Irei atualizando duas vezes por semana:

Prefácio - 0.1. Problema que estou tentando resolver

Nos últimos anos a gente começou a dar cada vez mais poder para ferramentas de IA dentro do fluxo de desenvolvimento: copilots, agentes que escrevem código sozinhos, CLIs que refatoram projetos inteiros, etc. A produtividade sobe, mas o risco também. Hoje já tem estudo mostrando que modelos de geração de código frequentemente produzem código inseguro ou com bugs difíceis de detectar se ninguém revisar com calma.

Quando esse tipo de ferramenta encosta em código de produção ou em configuração de servidor, a brincadeira muda de figura: um pequeno erro pode virar vulnerabilidade, outage ou perda de dados. Já tem relato de empresa sofrendo uma queda por semana por causa de código gerado por IA empurrado pra produção sem controle direito.

Agora adiciona mais uma camada: multiagente. Em vez de um único assistente, você começa a ter vários agentes especializados interagindo entre si — um focado em backend, outro em frontend, outro em infra, e assim por diante. Esse tipo de sistema já está aparecendo em cenários reais e vem sendo estudado justamente porque traz riscos novos: falhas de coordenação, cascata de erros, comportamentos emergentes difíceis de prever.

Do lado da infraestrutura, a situação também não é simples. Mesmo usando Git, IaC, scripts, etc., o estado real de um servidor quase nunca está 100% descrito em um único lugar. Tem sempre um apt install feito na pressa, um ajuste manual em /etc, uma regra de firewall colocada direto na máquina… Isso é o famoso configuration drift: ao longo do tempo o servidor vai se afastando da configuração “ideal/documentada”, abrindo espaço pra inconsistência, falhas de deploy e problemas de segurança.

Ao mesmo tempo, a área de backup e disaster recovery vive repetindo o mesmo recado: mais importante do que ter um backup é ter certeza de que você consegue reconstruir o sistema rapidamente quando algo dá errado. Downtime caro, perda de dados e procedimentos de recuperação mal testados continuam sendo problema em empresas de todos os tamanhos.

O resultado é esse cenário meio esquizofrênico:

estamos dando cada vez mais autonomia para IA mexer em código e infra;

mas nossa capacidade de voltar atrás com segurança ainda é muito baixa;

e a fotografia real do servidor/projeto está espalhada entre Git, scripts, config manual e coisas que só vivem na cabeça de quem administra a máquina.

O problema que eu quero resolver com essa série é justamente esse:

Como criar uma infra onde agentes de IA possam programar cliente e servidor, mexer em config, experimentar à vontade – mas dentro de um ambiente com memória estendida, histórico seguro e capacidade de reconstruir o servidor inteiro se der ruim.

Mais concretamente, eu quero:

ter uma espécie de “memória infinita” do que aconteceu com o servidor e com os projetos (arquivos, configs, pacotes, versões),

conseguir restaurar desde um único arquivo até um servidor completo,

permitir que agentes multi-API e modelos offline trabalhem em código e infra sem que cada mudança seja um salto de fé,

e manter o humano no papel de orquestrador, decidindo o que vai pra produção e o que volta pros agentes.

Ferramentas de backup tradicionais, Git, IaC e companhia resolvem pedaços desse problema, mas não do jeito que eu quero usar:

com agentes programando nas duas pontas (cliente e servidor), conversando entre si via arquivos, e com a possibilidade real de migração ou reconstrução automática de um servidor inteiro sem pânico.

Essa série é a documentação desse experimento: como tirei essa ideia do papel e transformei em algo que eu realmente tenho coragem de usar num ambiente sério.

1.1. Escolha do servidor e ambiente – Por que Ubuntu para essa série

Pra essa série eu escolhi trabalhar com Ubuntu Server LTS como base, e isso não é por acaso.

Primeiro, eu quero que qualquer pessoa que esteja lendo consiga reproduzir o ambiente sem sofrimento. Ubuntu Server LTS é uma das escolhas mais comuns em VPS e nuvem, tem ciclo de suporte longo, atualizações de segurança constantes e uma quantidade enorme de documentação e tutoriais. Isso reduz a fricção: em vez de brigar com distro, a gente foca na arquitetura multiagente + memória estendida + recuperação de desastres.

Segundo, o ecossistema de pacotes e ferramentas é muito amigável para o que vamos fazer aqui:

tudo que precisamos pra infra (ferramentas de rede, segurança, observabilidade, runtimes) costuma estar disponível via APT,

há material abundante na internet sobre boas práticas de SSH, firewall, hardening e operação de serviços em Ubuntu,

e é fácil rodar containers, linguagens diferentes e serviços auxiliares no mesmo host.

Mas tem um ponto importante de filosofia desse projeto:

Como as recuperações vão ser feitas automaticamente por agentes, o ambiente final onde você vai rodar não precisa ser exatamente o mesmo.

O Ubuntu, nessa série, funciona como:

referência concreta pra eu mostrar comando por comando,

campo de testes para os agentes e para o sistema de memória/reconstrução.

A infra de backup, histórico e reconstrução é pensada justamente pra que:

o estado essencial do servidor (configs, pacotes, projetos, estrutura) possa ser capturado, versionado e reproduzido,

e agentes consigam restaurar ou reimplantar isso em outro ambiente, adaptando detalhes conforme necessário.

Ou seja: a gente começa em Ubuntu porque é comum, estável e fácil de acompanhar.

Mas a meta é chegar num ponto em que, uma vez que os agentes tenham a fotografia completa de “como esse servidor era”:

você pode migrar pra outro host,

reconstruir em outra nuvem,

ou até reconfigurar em uma distro diferente,

e deixar os agentes fazerem o trabalho pesado de reconstrução, com o humano só supervisionando o processo.

Então, resumindo:

Ubuntu é o nosso padrão de demonstração,

mas a infra é projetada pra que, depois de capturado o estado, o ambiente alvo seja apenas um detalhe operacional, não um limitador.