Mandala v0.3: Runtime Assíncrono de Código Aberto para Unificar Telemetria Logística como Spans OpenTelemetry para Raciocínio de Agentes

Mandala (GitHub) é um novo runtime de código aberto (Apache 2.0) que conecta silos de dados logísticos em um único fluxo de eventos para raciocínio baseado em agentes. Atualmente na v0.3, é principalmente Python (83%) com uma camada de projeção de eventos em Rust (12%). O projeto tem 4 estrelas e CI aprovado.

Arquitetura

Mandala ingere dados de telemetria de caminhões da Samsara, declarações alfandegárias da Descartes, status ferroviário da Vizion e dados de segurança de transportadoras da FMCSA via webhooks. Ele envia eventos como spans OpenTelemetry para qualquer backend de observabilidade (Jaeger, Tempo, Honeycomb, Datadog) e expõe um armazenamento de estado via Redis Streams com TTL de 14 dias. Um conjunto de ferramentas MCP permite que agentes LLM consultem o estado ao vivo.

Ferramentas MCP para Agentes

O runtime oferece ferramentas MCP somente leitura que cobrem toda a superfície logística, incluindo:

• get_shipment
• get_truck
• check_customs_status
• get_fleet_near_border
• get_trucks_at_poe_without_filing
• get_cold_chain_breaches
• get_trailer_handoff_chain

Essas ferramentas são projetadas para que agentes raciocinem sobre o estado sem modificar sistemas dos fornecedores. Cada remessa é rastreada como um trace distribuído, permitindo que o agente depure o ciclo de vida completo de qualquer pacote.

Fluxo de Dados

Os dados fluem de sensores de caminhões, sistemas de remessas/alfândega e status ferroviário para o Mandala, que enriquece e envia alertas para uma camada de ferramentas MCP consumível pelo Claude ou qualquer LLM. O estado é armazenado no Redis Streams para consultas de baixa latência. A telemetria também é enviada via OTLP para backends de observabilidade e materializada em modelos dbt para análise. Sem comunicação com servidores externos.

Roadmap

O projeto está ativamente buscando desenvolvedores de agentes para compor o Mandala em cadeias de trabalho mais longas (roteamento, clima, despacho, corretagem, notificações Slack) e contribuidores Rust para a camada de projeção de eventos.