# Agente de IA Auto-Evolutivo

> Uma aplicação multi-agente que transforma um único objetivo em linguagem natural num programa funcional, gerando automaticamente um fluxo de trabalho multi-agente e executando-o para produzir código.

- Fonte: https://doutorai.pt/apps/ai-self-evolving-agent
- Categoria: Equipas de Agentes
- Dificuldade: Avançado
- Modelos: OpenAI, Claude
- Frameworks: -
- Corre local?: Precisa de APIs cloud
- Chaves necessárias: ANTHROPIC_API_KEY, OPENAI_API_KEY
- Licença: Apache-2.0
- Site: Doutor AI (https://doutorai.pt) - ferramentas de IA para pequenos negócios em português

## Tutorial completo

# 🧬 Agente de IA Auto-Evolutivo

Uma aplicação multi-agente construída sobre o [EvoAgentX](https://github.com/EvoAgentX/EvoAgentX) que transforma um único objetivo em linguagem natural num programa funcional. **Gera automaticamente um fluxo de trabalho multi-agente**, executa-o para produzir código e, em seguida, **verifica e corrige** esse código com um segundo modelo - sem necessidade de ligação manual de agentes.

O exemplo incluído tem como objetivo *"Gerar código HTML para um jogo Tetris que pode ser jogado no navegador"* e escreve um `index.html` pronto a jogar.

## ✨ O Que Demonstra

- **Geração automática de fluxo de trabalho** - `WorkFlowGenerator` desenha os agentes e passos a partir de um objetivo em linguagem simples.
- **Execução multi-agente** - `AgentManager` + `WorkFlow` instanciam e executam os agentes gerados.
- **Verificação de código entre modelos** - a geração é realizada no OpenAI `gpt-4o-mini`; uma passagem separada do Anthropic Claude verifica e corrige a saída.
- **Auto-evolução por design** - o fluxo de trabalho é construído e refinado pelo próprio sistema em vez de ser codificado manualmente.

## 🛠️ Como Começar

1. **Clona o repositório**

```bash
   git clone https://github.com/Shubhamsaboo/awesome-llm-apps.git
   cd awesome-llm-apps/advanced_ai_agents/multi_agent_apps/ai_self_evolving_agent
   ```

```markdown
# 2. **Instalar dependências**

Para instalar as dependências necessárias, executa o seguinte comando:

```bash
npm install
```
```

```bash
   pip install -r requirements.txt
   pip install git+https://github.com/EvoAgentX/EvoAgentX.git
   ```

```markdown
3. **Define as tuas chaves de API**
```

```bash
   export OPENAI_API_KEY=<your-openai-api-key>
   export ANTHROPIC_API_KEY=<your-anthropic-api-key>
   ```

```markdown
# Instalação do Agente

1. **Clone o repositório**
   ```bash
   git clone https://github.com/username/repo.git
   ```

2. **Instala as dependências**
   ```bash
   cd repo
   npm install
   ```

3. **Configura as variáveis de ambiente**
   Cria um ficheiro `.env` na raiz do projeto e adiciona as seguintes variáveis:
   ```
   API_KEY=your_api_key
   DATABASE_URL=your_database_url
   ```

   (Ou coloca-as num ficheiro `.env` nesta pasta.)

4. **Executa o agente**
   ```bash
   npm start
   ```
```

```bash
   python ai_Self-Evolving_agent.py
   ```

O jogo gerado é escrito em `examples/output/tetris_game/index.html` - abre-o num navegador para jogar.

## 🔧 Como Funciona

1. **Define um objetivo** em linguagem natural (por exemplo, construir um jogo de Tetris).
2. **Gera um fluxo de trabalho** - `WorkFlowGenerator` produz um grafo multi-agente para o objetivo.
3. **Executa o fluxo de trabalho** - `AgentManager` constrói os agentes e `WorkFlow` executa-os com `gpt-4o-mini`.
4. **Verifica a saída** - um modelo Claude (via LiteLLM) revê e corrige o código gerado através de `CodeVerification`.
5. **Salva o resultado** - o código final é extraído e escrito no diretório de saída.

## 📚 Aprende Mais

Este exemplo é alimentado pelo framework open-source **EvoAgentX**. Para documentação, tutoriais e
otimizadores adicionais (TextGrad, AFlow, MIPRO), vê o
[repositório EvoAgentX](https://github.com/EvoAgentX/EvoAgentX).

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