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Visão Geral dos Agentes

Agentes são o núcleo do EvoNexus. Cada agente é uma persona de IA especializada com seu próprio domínio, system prompt, skills e memória persistente. O EvoNexus organiza os agentes em duas camadas ortogonais:
  • Business Layer (17 agentes) — operações, finanças, comunidade, marketing, RH, jurídico, produto, dados, vendas, retenção de aprendizado. Construída e mantida pelo EvoNexus.
  • Engineering Layer (21 agentes) — desenvolvimento de software, code review, testes, debugging, segurança, design, orquestração de ciclo, retrospectiva. 19 derivados do oh-my-claudecode (MIT, por Yeachan Heo) + 2 nativos (Helm, Mirror). Segue um workflow canônico de 6 fases. Veja Engineering Layer para detalhes.
As duas camadas são independentes — tarefas de negócio vão para agentes de negócio, tarefas de engenharia para agentes de engenharia — mas handoffs entre camadas são comuns (ex.: @nova escreve um PRD → @apex-architect faz o review de arquitetura → @bolt-executor implementa → @mirror-retro captura lições). Total: 38 agentes + agentes customizados que você criar.

O que é um Agente?

Um agente é um arquivo markdown em .claude/agents/ que contém:
  • Frontmatter com metadados (name, description, model, color, memory scope)
  • System prompt que define a identidade, responsabilidades, tom e comportamento do agente
Quando invocado, o Claude Code carrega o system prompt do agente e opera dentro dessa persona durante a tarefa.

Como Invocar um Agente

Slash commands

Cada agente tem um comando correspondente em .claude/commands/: Business Layer (17):
Engineering Layer (19):
Uso no Claude Code:

Roteamento automático

Você não precisa escolher o agente certo manualmente. Apenas descreva o que precisa e o Claude roteia ao agente correto com base no campo description do frontmatter de cada agente. Exemplos: A lógica de roteamento usa interações de exemplo no campo description de cada agente para casar com a intenção do usuário.

Memória dos Agentes

Todo agente tem memória persistente baseada em arquivos em:
Memória organizada por tipo: Cada arquivo de memória usa frontmatter (name, description, type) e um arquivo MEMORY.md indexa todas as entradas. Os agentes leem a memória no início de cada sessão e a atualizam conforme aprendem.

Agentes Customizados

Você pode criar seus próprios agentes com o prefixo custom-. Agentes customizados são gitignored (pessoais ao seu workspace) e aparecem no dashboard com um badge “custom” cinza. Para criar um agente custom, use a skill create-agent ou veja Criando Agentes.

Business Layer — 17 Agentes Core

Engineering Layer — 19 Agentes

Especialistas em desenvolvimento de software. Cada agente tem um papel específico no workflow de dev: design, planejamento, implementação, review, testes, debugging, verificação.

Reasoning (opus)

Execution (sonnet)

Speed (haiku)

Veja a página dedicada Engineering Layer para pipelines, atribuições e workflows detalhados.

Detalhes dos Papéis dos Agentes

Clawdia é o agente padrão e o hub operacional. Briefings da manhã, triagem de e-mail, gestão de tarefas, resumos de reunião e consolidação de fim de dia passam todos pela Clawdia. Flux atua como CFO virtual. Consulta o Stripe para MRR/churn e o Omie para contas a pagar/receber, gera relatórios financeiros e gerencia o fechamento mensal. Atlas acompanha trabalho de desenvolvimento no Linear e GitHub. Status de sprint, reviews de PR, acompanhamento de issues e telemetria de licenciamento open source são seu domínio. Pulse monitora a saúde da comunidade no Discord e WhatsApp. Gera relatórios de pulso diários/semanais/mensais, acompanha sentimento, identifica perguntas recorrentes e mantém o FAQ. Pixel gerencia redes sociais no YouTube, Instagram e LinkedIn. Criação de conteúdo, planejamento de calendário, analytics multiplataforma e acompanhamento de engajamento. Sage lida com estratégia de alto nível. Reviews de OKR, análise competitiva, digests de estratégia e frameworks de decisão. Nex gerencia o pipeline de vendas. Qualificação de leads, propostas e workflows comerciais. Mentor lida com a plataforma de cursos (Evo Academy). Trilhas de aprendizado, criação de módulos e conteúdo educacional. Kai é o assistente pessoal com domínio isolado. Acompanhamento de saúde, hábitos, compromissos pessoais e rotinas. Não lida com assuntos profissionais. Oracle é o agente do conhecimento do workspace. Responde perguntas sobre como o EvoNexus funciona — agentes, skills, rotinas, integrações, dashboard, configuração e arquitetura — lendo a documentação real antes de responder. Sem RAG ou banco vetorial. Mako lida com marketing. Planejamento de campanhas, criação de conteúdo, reviews de marca, auditorias de SEO, sequências de e-mail e relatórios de performance. Aria gerencia RH e Operações de Pessoas. Pipeline de recrutamento, performance reviews, checklists de onboarding, análise de comp e planejamento organizacional. Zara lida com customer success. Triagem de tickets, empacotamento de escalações, pesquisa de cliente, drafts de resposta e artigos de KB. Lex gerencia jurídico e compliance. Review de contratos, triagem de NDA, checagens de LGPD, análise de risco e briefs jurídicos. Nova lida com gestão de produto. Specs/PRDs, reviews de métricas, atualizações de roadmap, brainstorms e updates para stakeholders. Dex é o agente de dados e BI. Análise de dados, queries SQL, dashboards interativos, análise estatística e validação de dados. Lumen é o agente de retenção de conhecimento. Captura fatos atômicos a partir de conteúdo colado, executa sessões de revisão por repetição espaçada SM-2, gera quizzes de prática de recuperação e reporta métricas de retenção por deck. Use Lumen para fixar o que você lê — Mentor cria conteúdo de aprendizado, Lumen faz colar.

Skills Pré-carregadas

Cada agente tem um campo skills no frontmatter que pré-carrega skills específicas do domínio no contexto do agente na inicialização. Isso significa que o agente não precisa descobrir ou carregar skills durante a execução — elas estão imediatamente disponíveis.

Agent Teams (Experimental)

Para tarefas de consolidação que cobrem múltiplos domínios (digest de estratégia, dashboard, weekly review), os Agent Teams podem rodar agentes específicos de domínio em paralelo. Cada teammate coleta dados do seu domínio simultaneamente, então o agente líder sintetiza os resultados. Agent Teams são opt-in e custam ~3-5x mais tokens. Execute manualmente:
Veja Visão Geral de Rotinas para detalhes sobre Agent Teams.