Now

What I'm working on now

Esta página é um registro vivo do meu momento atual.

Não pretende listar tudo que estou fazendo. A ideia é mostrar onde minha atenção está concentrada agora: projetos, perguntas, tecnologias e linhas de pesquisa que estão moldando meu trabalho.

Building

LucyOS

Estou evoluindo LucyOS como uma plataforma pessoal de inteligência baseada em agentes, memória, ferramentas, conhecimento e MCP.

As principais frentes atuais envolvem memória de longo prazo, context engineering, specialist agents, capability boundaries, observabilidade, governança, human control e integração entre projetos e conhecimento.

Pergunta central: como aumentar capacidade sem perder modularidade, compreensão e controle?

Invest Lucy

Invest Lucy está em uma fase orientada principalmente por evidência científica.

Scientific Evidence Accumulation
        ↓
Shadow Outcomes
        ↓
Calibration
        ↓
Matured Outcomes
        ↓
Strategy Advisor
        ↓
Hypothesis Experiments
        ↓
Walk-forward
        ↓
Out-of-Sample
        ↓
Monte Carlo
        ↓
Consolidated Evidence
        ↓
Human Review

O projeto também funciona como laboratório para autonomia progressiva, sistemas financeiros, observabilidade, auditabilidade, recuperação, governança, agentes especializados e decisão baseada em evidência.

Livrya

Livrya continua evoluindo como plataforma editorial assistida por IA.

Áreas relevantes: Writer Studio, colaboração, publicação versionada, workflows assíncronos, geração de áudio, autorização, hardening operacional e integração responsável de IA ao produto.

O principal objetivo continua sendo preservar uma arquitetura em que IA fortaleça o produto sem assumir o papel do próprio produto.

Researching

Agentic AI

Como agentes podem trabalhar com ferramentas e contexto de forma confiável.

Long-Term Memory

Como agentes podem lembrar informações úteis por meses ou anos sem transformar todo o histórico acumulado em ruído. Questões: relevance, decay, consolidation, conflicts, scope, provenance e privacy.

Context Engineering

A pergunta não é apenas quanto contexto podemos fornecer, mas qual contexto realmente deveria estar presente para esta decisão.

Agent Evaluation

Como medir agentes além da qualidade da resposta final, incluindo task success, tool selection, policy compliance, recovery, cost, latency e safe behavior.

MCP

MCP me interessa principalmente como boundary arquitetural entre inteligência, integração e implementação.

Autonomous Systems

Estou estudando principalmente a relação entre Capability + Evidence + Authority.

AI Governance

Governança inclui authorization, policies, audit, approval, kill switches, progressive autonomy e traceability.

Human-AI Collaboration

Nem toda automação precisa terminar em remoção humana do processo. Em muitos casos, a arquitetura ideal pode ser colaboração.

Writing

Temas atuais:

• AI Agents Need Architecture, Not Just Prompts
• From Automation to Autonomy
• Evidence Before Autonomy
• Memory in Agentic Systems
• Evaluating Agentic Systems

Architecture Decisions

• MCP-first
• Shadow Mode Before Autonomy
• Human Control in the Architecture

Learning

Atualmente tenho estudado especialmente AI evaluation, agent runtimes, long-term memory, MCP ecosystems, autonomous workflows, scientific validation, multimodal interfaces e human-computer collaboration, além de aprofundar fundamentos de distributed systems, reliability, observability, architecture e software design.

Building in Public

Parte do objetivo deste site é tornar meu processo de evolução mais visível. Não quero publicar apenas resultados finais. Também quero registrar decisões, hipóteses, experimentos, erros, mudanças de direção e aprendizados.

Current Focus

Estou explorando como aplicar décadas de engenharia de software à construção de sistemas inteligentes capazes de agir sem perder evidência, arquitetura e controle humano.

Updated

September 2026

Esta página será atualizada sempre que meu foco mudar de forma relevante.