Adam: Uma Biblioteca de Agente de IA Multiplataforma Incorporável em C

Adam é uma biblioteca de agente de IA incorporável escrita em C. Ela oferece um loop completo de agente — chamada de ferramentas, memória, sessões, voz, streaming, saída estruturada — como um único #include. Suporta APIs de nuvem (Anthropic, OpenAI, Google Gemini, Groq, Together, xAI) e modelos locais via llama.cpp através da mesma interface. Compila em macOS, Linux, Windows, iOS, Android e WASM.

Início Rápido

#include "adam.h"

int main(void) {
    adam_init();
    adam_settings_t *s = adam_create_settings();
    adam_settings_set_provider(s, ADAM_API_ANTHROPIC, getenv("ANTHROPIC_API_KEY"), "claude-sonnet-4-20250514");
    adam_history_t *h = adam_history_create();
    adam_run_result_t r = adam_run(s, h, "Qual é a capital da França?");
    printf("%s\n", r.final_response); // "A capital da França é Paris."
    adam_run_result_free(&r);
    adam_history_destroy(h);
    adam_settings_destroy(s);
    adam_cleanup();
}

make deps     # compila llama.cpp + whisper.cpp
make all      # compila libadam.a
make test     # executa 161 testes (ASan + UBSan)

Principais Recursos

• Loop de agente – chamada de ferramentas com iteração automática até a resposta final
• Três provedores – Anthropic, OpenAI, Google Gemini + qualquer API compatível + GGUF local via llama.cpp
• Visão local – compreensão multimodal de imagens via llama.cpp + mmproj (Gemma 3, LLaVA, etc.)
• Geração de imagens – saída nativa de imagem via modelos de imagem Gemini
• Extensões de banco de dados – extensões SQLite e PostgreSQL que incorporam Adam como funções SQL
• 13 ferramentas embutidas – E/S de arquivo, shell, calculadora, SQL, busca/obtenção na web, POST HTTP, memória, pesquisa, multi-agente
• Memória de longo prazo – busca híbrida BM25 + vetorial via SQLite (sqlite-memory + sqlite-vector)
• Persistência de sessão – salvar/carregar conversas com chaves UUIDv7
• Bot do Telegram – completo com texto, voz, imagens, ferramentas e memória
• Voz – STT (Whisper nuvem/local) + TTS (nuvem/sistema) + pipeline de áudio completo
• Streaming – entrega de tokens em tempo real via callback
• Saída estruturada – adam_run_json() com validação e retentativa
• Loop de evolução – agente auto-melhorável: iterar, pontuar, refinar estratégia
• Modo de pesquisa – coleta autônoma de informações com múltiplas iterações e síntese de relatório
• Multi-agente – Agente A invoca Agente B como ferramenta, com configurações/ferramentas independentes
• Guardrails – callbacks de validação pré-envio e pós-recebimento
• Cache de resposta – tabela hash LRU indexada por modelo + histórico de mensagens
• Gerenciamento de histórico – clonar, resumir (compressão baseada em LLM), estimativa de tokens
• Pool de threads – execução concorrente de agentes com fila de tarefas
• Sandbox de sistema de arquivos – ferramentas restritas a diretórios explicitamente permitidos
• Alocador Arena – memória sem vazamento por iteração com limpeza automática

Alvos de Compilação

make deps     # Compila llama.cpp, whisper.cpp (+ mbedtls/curl no Linux)
make all      # Compila libadam.a
make test     # Compila e executa testes unitários (ASan + UBSan)
make chat     # Chat de texto interativo (API de nuvem)
make chat GGUF=models/model.gguf   # Chat de texto interativo (local)
make vision GGUF=models/model.gguf MMPROJ=models/mmproj.gguf  # Teste de visão local
make talk     # Agente de voz (nuvem)
make talk LOCAL=1  # Agente de voz (totalmente local)
make memory   # Testes do sistema de memória
make clean    # Remove todos os artefatos de compilação

A documentação completa da API está disponível em API.md com todas as funções, tipos e callbacks.