🔵 Pesquisa / P&D — Projeto experimental de pesquisa aplicada
O JARVIS é o principal projeto de Pesquisa e Desenvolvimento do ecossistema, concebido como uma infraestrutura central de IA agentiva, automação, integração de sistemas e SaaS.
A proposta é construir uma camada de orquestração capaz de concentrar, em um único sistema, as capacidades desenvolvidas em diferentes projetos, agentes, automações e ferramentas, permitindo que o JARVIS compreenda contexto, coordene tarefas, utilize ferramentas e execute ações entre diferentes ambientes.
O código-fonte deste projeto não será disponibilizado publicamente neste repositório. A implementação é proprietária e faz parte de uma linha de desenvolvimento de SaaS e infraestrutura de IA. Eventuais componentes selecionados poderão ser mantidos ou disponibilizados exclusivamente em repositórios privados.
O JARVIS está sendo construído como um Command Center de IA, responsável por centralizar projetos, agentes, automações, integrações e processos em uma infraestrutura única.
A ideia central é transformar diversos sistemas independentes em um ecossistema coordenado:
Projetos
+
Agentes
+
Automação
+
Dados
+
Ferramentas
+
APIs
+
SaaS
↓
JARVIS
↓
Orquestração Inteligente
↓
Execução Coordenada
O sistema é pensado para atuar como o backbone de IA e automação dos demais projetos do ecossistema.
O objetivo do JARVIS é construir uma infraestrutura capaz de:
- Centralizar diferentes projetos em um único contexto;
- Coordenar agentes e automações em tempo real;
- Integrar ferramentas e serviços distintos;
- Executar tarefas de forma autônoma;
- Gerenciar workflows complexos;
- Utilizar IA local e modelos externos;
- Conectar automação visual e agentes de IA;
- Integrar dados, documentos e aplicações;
- Servir como núcleo de futuros produtos SaaS;
- Evoluir continuamente conforme novos componentes são incorporados.
A arquitetura atual é concebida como um hub de automação e inteligência, com módulos integrados, infraestrutura local e capacidade de receber informações, processá-las com IA e encaminhar ações para diferentes sistemas.
Input
↓
Context
↓
AI Engine
↓
Planning
↓
Tool Selection
↓
Execution
↓
Feedback
↓
Memory
A plataforma está sendo desenvolvida progressivamente para ampliar a quantidade de ferramentas, agentes e sistemas que podem ser coordenados pelo núcleo central.
A visão do projeto é evoluir para um sistema que não apenas execute comandos, mas seja capaz de:
Entender
↓
Contextualizar
↓
Planejar
↓
Coordenar
↓
Executar
↓
Monitorar
↓
Aprender
↓
Melhorar
O objetivo é criar uma infraestrutura na qual diferentes agentes e ferramentas possam cooperar dentro de um contexto centralizado.
┌─────────────────────┐
│ JARVIS │
│ Core / Kernel │
└──────────┬──────────┘
│
┌────────────────────────────┼────────────────────────────┐
│ │ │
▼ ▼ ▼
┌──────────────┐ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐
│ AI Engine │ │ Agent Layer │ │ Data Layer │
│ LLM / Local │ │ Planning │ │ Memory / DB │
└──────────────┘ └──────────────┘ └──────────────┘
│ │ │
└────────────────────┬───────┴───────┬────────────────────┘
│ │
▼ ▼
┌──────────────┐ ┌──────────────┐
│ Tool Layer │ │ Automation │
│ APIs / MCP │ │ n8n / Tasks │
└──────┬───────┘ └──────┬───────┘
│ │
┌───────────────┼────────────────┼────────────────┐
▼ ▼ ▼ ▼
Hermes Claw Claude Codex
│ │ │ │
└───────────────┴────────────────┴────────────────┘
│
▼
External Systems
Um dos objetivos centrais do projeto é permitir que diferentes ambientes de desenvolvimento e agentes possam trabalhar sob um contexto coordenado pelo JARVIS.
A arquitetura está sendo pensada para integrar e coordenar diferentes sistemas e agentes, incluindo experimentos com:
- Hermes;
- Claw / OpenClaw;
- Claude;
- Codex;
- Outros agentes e runtimes de IA.
O JARVIS atua como uma camada de coordenação, permitindo que capacidades diferentes sejam utilizadas conforme a tarefa.
JARVIS
↓
Decisão / Routing
├── Hermes
├── Claw
├── Claude
├── Codex
└── Outros agentes
A ideia não é substituir cada ferramenta, mas coordenar suas capacidades dentro de uma infraestrutura central.
O JARVIS busca integrar ferramentas de automação em diferentes níveis.
O n8n funciona como uma das principais camadas de automação visual do ecossistema.
Possibilidades:
- Workflows;
- Webhooks;
- APIs;
- CRM;
- Marketing;
- Comunicação;
- Processos de negócio;
- Agentes;
- Integrações externas.
JARVIS
↓
n8n
↓
Workflow
↓
Ferramentas / APIs
↓
Execução
O objetivo é utilizar o n8n como uma camada de execução e integração, enquanto o JARVIS atua como camada superior de contexto e orquestração.
O projeto está sendo desenvolvido com a visão de integrar diferentes sistemas em uma infraestrutura única.
Entre as linhas de integração:
- APIs;
- MCP Servers;
- CRM;
- Bancos de dados;
- Ferramentas de marketing;
- Sistemas empresariais;
- Sistemas de produtividade;
- Aplicações locais;
- Serviços cloud;
- Documentos;
- Ferramentas de desenvolvimento.
A arquitetura deve permitir que novos recursos sejam incorporados ao ecossistema sem exigir a reconstrução do núcleo.
Uma das linhas de evolução é permitir que o JARVIS utilize documentos como fontes de contexto e operação.
A arquitetura está sendo pensada para integração com ferramentas relacionadas a:
- Leitura de documentos;
- Geração de documentos;
- Processamento de arquivos;
- Word;
- PDF;
- Dados estruturados;
- Bases de conhecimento.
A intenção é permitir que o sistema possa não apenas consultar informações, mas também criar, modificar, organizar e utilizar documentos como parte de processos automatizados.
O JARVIS também possui como princípio de desenvolvimento a incorporação progressiva de capacidades provenientes de ferramentas, projetos, frameworks e experimentos do ecossistema.
Um dos objetivos é permitir que novas capacidades sejam incorporadas ao núcleo sem perder:
- Contexto;
- Memória;
- Governança;
- Organização;
- Rastreabilidade;
- Interoperabilidade.
O sistema deve funcionar como uma camada unificadora de capacidades de IA e automação.
O JARVIS foi concebido para atuar como o projeto que conecta os demais projetos do ecossistema.
A visão é:
JARVIS
│
┌─────────────────────┼─────────────────────┐
│ │ │
▼ ▼ ▼
AI Projects Automation SaaS Projects
│ │ │
├── RAG ├── n8n ├── Conecta AI
├── Agents ├── Marketing ├── Financial AI
├── ML ├── CRM ├── Travel AI
├── Vision └── Business └── Others
│
└──────────────────────────────────────────────┐
▼
Shared Intelligence
A proposta é transformar projetos independentes em um ecossistema integrado, com compartilhamento de contexto, ferramentas e automações.
A camada de IA pode combinar diferentes modelos e provedores.
Possíveis componentes:
Cloud LLMs
+
Local LLMs
+
Specialized Models
+
Embeddings
+
RAG
A utilização de modelos locais é uma parte importante da pesquisa, especialmente em cenários nos quais:
- Privacidade;
- Latência;
- Controle;
- Independência de provedores
são importantes.
O JARVIS está sendo projetado para operar com diferentes níveis de memória:
Short-Term Memory
↓
Session Context
↓
Long-Term Memory
↓
Project Knowledge
↓
Global Knowledge
O objetivo é permitir que o sistema mantenha contexto suficiente para coordenar tarefas e projetos ao longo do tempo.
A camada de planejamento deve permitir que o JARVIS receba um objetivo e decomponha o problema em tarefas executáveis.
Goal
↓
Planning
↓
Task Decomposition
↓
Agent Selection
↓
Tool Selection
↓
Execution
↓
Validation
↓
Final Result
Essa camada é fundamental para a visão de um sistema de IA que consiga coordenar projetos complexos.
Uma das linhas futuras de pesquisa é implementar mecanismos de melhoria contínua.
Execution
↓
Evaluation
↓
Feedback
↓
Failure Analysis
↓
Optimization
↓
New Execution
O objetivo é permitir que o sistema aprenda com resultados anteriores e refine seus próprios processos.
O JARVIS também está sendo desenvolvido para funcionar como infraestrutura de automação de negócios.
Possíveis áreas:
- Marketing;
- Conteúdo;
- Social Media;
- CRM;
- Vendas;
- SDR;
- Follow-up;
- Publicação;
- Analytics;
- Automação de processos.
Research
↓
Content
↓
Approval
↓
Publishing
↓
Distribution
↓
Analytics
↓
Optimization
O JARVIS possui uma visão de evolução para uma infraestrutura de SaaS baseada em IA e automação.
Entre os componentes considerados:
- APIs;
- Multi-tenant;
- Authentication;
- Billing;
- Dashboards;
- Agents;
- Workflow Engine;
- Memory;
- Observability;
- Integrations.
A intenção é permitir que o mesmo núcleo tecnológico possa sustentar diferentes produtos e soluções.
O sistema está sendo pensado para atuar em processos de negócio, incluindo:
- CRM;
- ERP;
- Financeiro;
- Marketing;
- Atendimento;
- Operações;
- Documentos;
- Gestão de projetos;
- Produtividade.
O objetivo é permitir que o JARVIS coordene tarefas entre sistemas diferentes a partir de uma camada central de inteligência.
JARVIS CORE
│
┌─────────────┼─────────────┐
▼ ▼ ▼
AI Engine Memory Tools
│ │ │
└─────────────┼─────────────┘
▼
Agent Orchestrator
│
┌─────────────────┼─────────────────┐
▼ ▼ ▼
Planning Execution Evaluation
│ │ │
└─────────────────┼─────────────────┘
▼
Automation Layer
│
┌───────────┼───────────┐
▼ ▼ ▼
n8n APIs MCP
│ │ │
└───────────┼───────────┘
▼
External Systems
- Arquitetura de Agentic AI;
- Orquestração de múltiplos agentes;
- Autonomous Planning;
- Tool Orchestration;
- Integração com n8n;
- MCP;
- Memória contextual;
- RAG;
- Automação;
- Integração entre sistemas;
- Desenvolvimento de infraestrutura de IA;
- Arquitetura para SaaS;
- Automação de negócios;
- Coordenação de múltiplos projetos;
- Uso combinado de IA local e cloud;
- Pesquisa aplicada em sistemas inteligentes.
O JARVIS encontra-se em evolução e várias capacidades ainda estão sendo integradas.
Entre os desafios atuais:
- Integração uniforme entre diferentes agentes;
- Gerenciamento de contexto;
- Segurança;
- Controle de ferramentas;
- Observabilidade;
- Memória persistente;
- Coordenação distribuída;
- Governança;
- Execução confiável de tarefas;
- Integração com sistemas externos.
A arquitetura é propositalmente evolutiva, pois o projeto funciona como laboratório para experimentação de novas capacidades.
- Core orchestration engine;
- Agent Registry;
- Tool Registry;
- Memory Layer;
- Context Engine;
- Planning Engine.
- Hermes;
- Claw / OpenClaw;
- Claude;
- Codex;
- Agentes especializados;
- Agent-to-Agent communication.
- n8n integration;
- MCP integration;
- Workflow execution;
- Event-driven automation;
- Business process automation.
- Word integration;
- PDF processing;
- Document generation;
- Knowledge ingestion.
- Multi-tenant;
- Authentication;
- Billing;
- Dashboard;
- API platform.
- Advanced planning;
- RAG;
- Long-term memory;
- Self-improvement;
- Evaluation;
- Autonomous task coordination.
O JARVIS é um projeto proprietário de Pesquisa e Desenvolvimento, atualmente em construção como uma infraestrutura central para futuros sistemas de IA e SaaS.
O código-fonte e as implementações internas não serão publicados neste repositório público.
Conforme a evolução do projeto, determinados componentes poderão:
- permanecer privados;
- ser utilizados internamente;
- ser disponibilizados em repositórios privados;
- eventualmente originar projetos públicos independentes quando fizer sentido.
Este repositório funciona principalmente como registro arquitetural, blueprint e documentação da pesquisa.
A visão do JARVIS é consolidar as diferentes capacidades desenvolvidas no ecossistema em um único núcleo inteligente:
AI
+
Agents
+
Memory
+
Planning
+
Tools
+
Automation
+
Data
+
Documents
+
Projects
+
SaaS
↓
JARVIS
O objetivo final é construir uma infraestrutura capaz de entender contexto, coordenar projetos, selecionar ferramentas, executar automações, integrar sistemas e evoluir continuamente, funcionando como a camada central de inteligência e automação de todo o ecossistema.
JARVIS =
AI Engine
+
Agent Orchestration
+
Automation Layer
+
Data Layer
+
Integration Hub
+
SaaS Infrastructure
🔵 Pesquisa / P&D — Projeto experimental de pesquisa aplicada
O JARVIS permanece em desenvolvimento ativo e representa o projeto central de integração do ecossistema.
A visão é utilizar o JARVIS como o ponto de convergência entre os demais projetos de:
- IA;
- Agentic AI;
- Automação;
- n8n;
- SaaS;
- Marketing;
- Data Engineering;
- Sistemas financeiros;
- Ferramentas de desenvolvimento;
- Pesquisa aplicada.
Novas capacidades e integrações serão incorporadas progressivamente conforme a evolução dos demais projetos e experimentos.
Yuri Fernando Dubbern
AI/ML Engineer · Agentic AI · Intelligent Automation · SaaS · AI Infrastructure · Research & Development