Status: 🟢 Online (Deploy Ativo) | Versão: 2025.12 | Foco: Evolução Contínua & Integração Familiar
O Prometheus é um ecossistema de Inteligência Artificial projetado para servir toda a família, integrando aprendizado contínuo, automação de tarefas e agentes especializados. O sistema não é estático; ele é evolutivo, aprendendo com cada interação e atualizando sua própria base de conhecimento e código.
- Moisés (Admin/Dev): Marketing, Criação de Sistemas, Orquestração.
- Rebeca: Foco em estudos (Concurso Detran RJ), integração com sistema de aprendizado.
- Valéria: Gerenciamento de entretenimento (Séries, Filmes, Livros) e trilhas de aprendizado.
- Isaias: Estudos jurídicos (OAB Segunda Fase) e trilhas personalizadas.
- Naiara: Estudos (Concurso Detran RJ) e gestão do "Recanto Estações".
- Gabriel: Gestão "Festeja Kids", "Recanto Estações" e Consultoria MSC.
O cérebro do sistema.
- Integração Total: Conecta-se a OpenRouter, Copilot, GitHub.
- Formato Juniper: Padrão de estruturação de conhecimento.
- Memória Persistente: Acumula conhecimento a cada tarefa realizada.
- Autonomia: Conhece e manipula a estrutura de arquivos do projeto.
O sistema opera em uma arquitetura híbrida local/nuvem, com deploy automatizado em VPS.
- Backend (Flask): API RESTful localizada em
03_INFRAESTRUTURA/app/backend/api.py. Gerencia a lógica dos agentes e comunicação com LLMs. - Frontend (Web): Interface moderna em
03_INFRAESTRUTURA/app/frontend/. Permite interação visual com os agentes e monitoramento de tarefas. - Infraestrutura (VPS): Hospedado na Hostinger (IP:
72.62.9.90). - Agentes (Python): Classes em
03_INFRAESTRUTURA/app/agents/. OEvolutionaryAgenté a classe base que implementa o ciclo de aprendizado. - Base de Conhecimento (Markdown): O "cérebro" do sistema reside em arquivos Markdown estruturados (
00_ENTRADA,01_DOCUMENTACAO_CONSOLIDADA, etc.), que são lidos e atualizados pelos agentes.
Uma visão detalhada da estrutura do workspace:
| Diretório | Descrição |
|---|---|
| 📂 Raiz | Scripts de deploy (deploy_vps.ps1), automação Git (git_setup.ps1) e arquivos de Tarefas (Tarefas 06.md). |
| 📂 00_ENTRADA | Input de Dados. Documentos brutos, novas ideias e especificações iniciais (README.md original, VISUAL_DASHBOARD.md). |
| 📂 01_DOCUMENTACAO_CONSOLIDADA | Memória de Longo Prazo. Documentação processada e oficializada (STATUS_PROJETO.md, RESUMO_FINAL.md). |
| 📂 02_DOCUMENTACAO_REFERENCIA | Biblioteca. Manuais, guias externos e definições do "Agente Markdown" e formato Juniper. |
| 📂 03_INFRAESTRUTURA | Código Fonte (App). Contém o app/ (backend/frontend), Dockerfile, requirements.txt e scripts de execução (run.py, main.py). |
| 📂 04_OPERACIONAL | Gestão de Tarefas. Listas de tarefas ativas, ideias raiz e rascunhos operacionais. |
| 📂 05_ARQUIVO_HISTORICO | Arquivo Morto. Versões antigas e logs de execuções passadas. |
| 📂 06_BACKUPS | Segurança. Backups de credenciais (obsoletas) e dados sensíveis. |
| 📂 07_RELEASES | Deployments. Histórico de pacotes gerados para deploy na VPS. |
| 📂 08_BASES_CONHECIMENTO | Templates & Imports. Modelos para novos documentos e dados importados da web. |
| 📂 09_Moisés | Arquivos Pessoais/Empresariais. Documentos administrativos da Festeja e outros negócios (não faz parte do código do sistema). |
- Navegue até a pasta de infraestrutura:
cd 03_INFRAESTRUTURA
- Instale as dependências (se necessário):
pip install -r requirements.txt - Execute o script de inicialização:
Isso iniciará o Backend e abrirá o Frontend no navegador.
python run.py
O deploy é totalmente automatizado via PowerShell.
- Na raiz do projeto, execute:
.\deploy_vps.ps1
- O script irá:
- Criar um pacote de release em
07_RELEASES. - Conectar ao VPS (72.62.9.90).
- Atualizar a aplicação Dockerizada.
- Criar um pacote de release em
- Acesso:
http://72.62.9.90
- Edite o arquivo
Tarefas XX.mdmais recente (atualmenteTarefas 06.md). - Adicione tarefas no formato
- [ ] Descrição da tarefa. - O Agente Evolutivo lê este arquivo para decidir suas próximas ações.
- ✅ Infraestrutura: Deploy automatizado funcional. VPS configurada.
- ✅ Core: Agente Evolutivo implementado (
evolutionary_agent.py). - ✅ Interface: Dashboard Web básico disponível.
- 🚧 Agentes Familiares: Em fase de definição e integração (ver
Tarefas 06.md). - 🚧 Sistema de Aprendizado: Integração com trilhas personalizadas em desenvolvimento.
Gerado automaticamente pelo GitHub Copilot em 05/12/2025.