Agente Kernel: Três Arquivos Markdown para Agentes de IA com Estado

O que o Agent Kernel Faz

O Agent Kernel é uma implementação mínima que torna os agentes de codificação de IA com estado usando três arquivos markdown e um repositório git. Em vez de exigir bancos de dados, armazenamentos vetoriais ou frameworks personalizados, ele aproveita o mecanismo existente onde os agentes leem instruções do projeto a partir de arquivos como AGENTS.md, CLAUDE.md ou .cursorrules.

Componentes Principais

O kernel consiste em três arquivos markdown:

• AGENTS.md – O próprio kernel (genérico, não edite)
• IDENTITY.md – Define quem o agente é (mantido pelo agente)
• KNOWLEDGE.md – Índice de arquivos de conhecimento (mantido pelo agente)

Duas estruturas de diretório lidam com diferentes tipos de memória:

• knowledge/ – Contém informações de estado: fatos sobre como as coisas estão no momento. O agente atualiza estes quando a realidade muda.
• notes/ – Contém informações narrativas: registros diários de sessões que gravam decisões, ações e itens em aberto. Estes são apenas de acréscimo e nunca são modificados após o término do dia.

Configuração e Uso

Configuração básica com qualquer agente de codificação:

git clone https://github.com/oguzbilgic/agent-kernel.git my-agent
cd my-agent
opencode # ou claude, codex, cursor, etc.

Com kern-ai (um runtime construído para agent-kernel que adiciona modo daemon, integração com Telegram e Slack):

npx kern-ai init my-agent
npx kern-ai tui

Quando um agente lê o kernel pela primeira vez, ele reconhece que é novo e pergunta quem você quer que ele seja. Uma vez configurado, ele se lembra entre as sessões.

Múltiplos Agentes e Arquitetura

Cada agente é executado em seu próprio repositório. Para criar outro agente:

git clone https://github.com/oguzbilgic/agent-kernel.git another-agent
cd another-agent
opencode # ou claude, codex, etc.

Isso permite executar múltiplos agentes especializados (homelab, investimentos, saúde) com o mesmo kernel, mas com identidades e bases de conhecimento diferentes.

Como Funciona

A abordagem funciona porque os agentes de IA já leem arquivos como AGENTS.md como instruções do projeto. O kernel ensina ao agente como lembrar fornecendo um arquivo que diz "você é com estado, aqui está como" e usando o repositório git para armazenar memória em arquivos markdown simples.