Projeto acadêmico em equipe · Agentes inteligentes
FiveX Solutions
Trabalho acadêmico coletivo do grupo FiveX, do curso de Tecnologia em Inteligência Artificial da Unifeso: um estudo de caso sobre arquiteturas de agentes inteligentes, com quatro simuladores interativos no navegador e o mesmo conteúdo publicado em PDF.
Papel
Arquitetura e desenvolvimento · equipe acadêmica
Organização e período
Grupo FiveX Solutions · Unifeso · Setembro de 2026
Página inicial do site acadêmico em fivex.solutions, outubro de 2026.
01 / Contexto
História e problema
Para quem
Professores e colegas da disciplina, e qualquer pessoa que queira entender a diferença entre tipos de agentes inteligentes sem partir da teoria.
Problema
O enunciado da disciplina trazia quatro situações e pedia a arquitetura de agente mais adequada para cada uma. Respostas só em texto tendem a ficar abstratas; o grupo quis que cada resposta pudesse ser verificada mexendo em um exemplo funcionando.
Restrições
Prazo de entrega acadêmico, grupo com formações diversas e nenhum orçamento de infraestrutura. Conteúdo precisava existir também em PDF para a entrega formal.
Setembro de 2026
Definição das respostas pela classificação de Russell e Norvig e dos quatro simuladores.
03/09/2026
Pacote final com site estático, PDF gerado da mesma fonte de conteúdo e publicação em fivex.solutions.
02 / Papel
Minha responsabilidade
Liderança e direção
Estruturei com o grupo a abordagem do trabalho: cada arquitetura acompanhada de um exemplo em que o leitor altera o ambiente e vê o comportamento do agente mudar.
Defini a arquitetura técnica: site estático, conteúdo em fonte única para site e PDF e sistema de design em tokens.
Execução técnica direta
Desenvolvi o site em Next.js com exportação estática e os quatro simuladores em React.
Implementei a sincronização entre as etapas explicadas e o estado de cada simulador.
Criei o script que gera o HTML de impressão do PDF a partir do mesmo arquivo de conteúdo, com fontes e fotos embutidas.
Publiquei o site em servidor próprio com nginx e HTTPS.
Trabalho da equipe
O grupo tem cinco integrantes, cada um com papel declarado na página: análise de dados e gestão; música e produção fonográfica; marketing digital; administrativo e financeiro; arquitetura e desenvolvimento (minha função).
A página do grupo informa que cada projeto passa pelos cinco integrantes antes da entrega e que a divisão de tarefas muda a cada disciplina.
A contribuição específica de cada colega no conteúdo deste trabalho não está registrada nos arquivos disponíveis.
03 / Arquitetura
Arquitetura documentada
Site estático gerado pelo Next.js (exportação estática), sem backend e sem dependência externa em tempo de execução: até as fontes são servidas pelo próprio site. O conteúdo das quatro situações vive em um arquivo de dados único, lido pelas páginas e pelo script que gera o PDF.
Arquitetura do site FiveX
Leitor
Navegador
PDF do trabalho
Entrega
nginx (arquivos estáticos)
Páginas
Grupo e projetos
Estudo de caso
Interação
Etapas da solução
Quatro simuladores
Conteúdo
Conteúdo em fonte única
Tokens de design
Conexões
O nginx entrega os arquivos estáticos gerados pela exportação do Next.js.
As páginas montam as seções a partir do arquivo de conteúdo.
Cada situação liga as etapas explicadas ao estado do simulador.
O mesmo arquivo de conteúdo alimenta o HTML de impressão que gera o PDF.
Camadas e tecnologias
Frontend
Next.js 16 com App Router e exportação estática (output export, imagens sem otimização em servidor, barra final nas rotas), React 19 e JavaScript.
Simuladores
Termostato com opção de histerese e contador de trocas; planejador de rotas por busca em largura numa grade com obstáculos editáveis; escolha de rota por função de utilidade com pesos ajustáveis para tempo, segurança e consumo; agente de aprendizagem com estratégia epsilon-greedy sobre recompensas ruidosas.
Conteúdo e PDF
Um arquivo de conteúdo único com integrantes, situações e resumo; um script monta o HTML de impressão com fontes e fotos em base64, impresso em PDF A4 por navegador headless.
Design
Tokens no formato DTCG como fonte de verdade do CSS; Instrument Serif e JetBrains Mono autohospedadas via Fontsource, em substituição a fontes licenciadas; diagramas em SVG animado.
Implantação
Cópia da pasta de saída para servidor próprio, nginx servindo arquivos estáticos, certificado Let's Encrypt e redirecionamento para HTTPS.
04 / Decisões
Decisões técnicas e compromissos
01
Simulador ao lado de cada resposta
Problema
A classificação de agentes é fácil de decorar e difícil de entender; o leitor não vê por que uma arquitetura serve e outra não.
Decisão
Para cada situação, um simulador sincronizado com as etapas da explicação: ao clicar numa etapa, o simulador congela naquele estado.
Motivo
Permite testar a resposta, por exemplo ver o termostato oscilar sem histerese ou o agente travar na primeira rota com epsilon zero.
Compromisso
Mais código e mais tempo do que uma entrega em texto.
Aprendizado
As ressalvas de cada situação, como a histerese transformar o agente reativo simples em agente baseado em modelo, surgiram ao construir os simuladores.
02
Fonte única para site e PDF
Problema
A entrega formal exigia PDF, e manter dois textos paralelos gera divergência.
Decisão
Guardar todo o conteúdo em um arquivo de dados e gerar o PDF a partir dele com um script próprio.
Motivo
Qualquer correção no conteúdo vale para os dois formatos.
Compromisso
O PDF depende de um passo manual de impressão em navegador.
03
Exportação estática e zero dependência externa
Problema
O site precisava ser servido sem custo de servidor de aplicação e sem quebrar por serviço de terceiros.
Decisão
Exportação estática do Next.js e fontes autohospedadas, sem chamadas a serviços externos.
Motivo
Hospedagem simples, carregamento previsível e nenhum dado do visitante enviado a terceiros.
Compromisso
Nenhum recurso dinâmico, como formulário ou contagem de acessos.
05 / Funcionamento
Fluxo e modelo
Explorar a situação 4, agente de aprendizagem
O leitor abre a situação e vê o enunciado: um agente melhora suas decisões após milhares de experiências.
O simulador escolhe entre três rotas cuja utilidade real ele não conhece e recebe recompensas com ruído.
Com epsilon em 20%, o agente explora parte das vezes e converge para a melhor rota.
O leitor leva epsilon a zero e vê o agente fixar a primeira rota que pareceu boa.
Ao clicar numa etapa da explicação, o ciclo para e o simulador mostra o estado correspondente.
06 / Evidências
Resultados e próximos passos
Resultados e evidências
Site em fivex.solutions com a página do grupo, o estudo de caso e o PDF do trabalho, entregue em 03/09/2026.
Quatro simuladores funcionando no navegador, um para cada arquitetura de agente.
Conteúdo do site e do PDF gerado da mesma fonte.
Próximos passos
Trabalho acadêmico: não houve teste com usuários nem medição de aprendizagem dos leitores.
Simuladores didáticos com parâmetros fixos; não representam sistemas multiagentes de produção.
07 / Telas
Galeria
Abertura do estudo de caso, outubro de 2026.
Situação 2, agente baseado em objetivos: busca em largura com obstáculos editáveis. Outubro de 2026.
