Tycono: Plataforma de Agentes de IA de Código Aberto com Organograma e Ciclos de Melhoria Autônoma
Tycono é um sistema de código aberto que permite definir funções de agentes de IA em formato YAML (CTO, engenheiro, QA, etc.) e fazê-los trabalhar juntos seguindo um organograma. O sistema foi construído em cerca de 3 semanas usando Claude Code como um projeto paralelo.
Como Funciona
Você define as funções dos agentes em arquivos de configuração YAML, especificando diferentes funções como CTO, engenheiro, QA e CBO. Esses agentes não apenas completam tarefas e param - eles operam com um ciclo de Supervisão do CEO que revisa os resultados, pergunta aos agentes de nível C "o que pode ser melhorado?" e automaticamente redistribui as tarefas para refinamento.
Exemplo de Fluxo de Trabalho
Quando recebeu a diretiva "construir um jogo de corrida de pixels", o sistema demonstrou este fluxo de trabalho:
- CTO projetou a arquitetura e dividiu-a em tarefas
- Engenheiro construiu a funcionalidade principal: correr, pular, obstáculos, corações
- QA abriu um navegador Chrome real e testou cada colisão
- CBO analisou o jogo e sugeriu "adicione um sistema de Loja, isso melhorará a retenção"
- CTO pegou o feedback, reprojetou a arquitetura e o ciclo recomeçou
A perspectiva de negócios do CBO é notável porque é algo que agentes puramente focados em engenharia não teriam produzido.
Métricas de Desempenho
Em um teste noturno com a tarefa do jogo de corrida de pixels:
- 17 rodadas de melhoria concluídas
- 6.796 linhas de código geradas
- 43 commits realizados
- 125 sessões de IA executadas
O sistema funciona de forma autônoma - o desenvolvedor estava dormindo durante esse processo.
Ideia Principal
Cada função realmente pensa de forma diferente: CBO vê usuários, CTO vê arquitetura, QA quebra coisas. Isso não são apenas 5 cópias do Claude - a estrutura do organograma lhes dá diferentes perspectivas e lentes através das quais abordar problemas.
Como Começar
Instale com: npx tycono
Você pode jogar o jogo resultante em: https://tycono.ai/pixel-runner.html
O código-fonte está disponível no GitHub: https://github.com/seongsu-kang/tycono
📖 Read the full source: r/ClaudeAI
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