Documentação do Symbiont

Linguagem de programação nativa de IA e framework de agentes com privacidade em primeiro lugar para desenvolvimento de software autônomo e consciente de políticas.

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O que é o Symbiont?

O Symbiont representa a próxima evolução no desenvolvimento de software — onde agentes de IA e desenvolvedores humanos colaboram de forma segura, transparente e eficaz. Ele permite que desenvolvedores construam agentes autônomos e conscientes de políticas que podem colaborar com segurança com humanos, outros agentes e modelos de linguagem grandes, enquanto aplicam segurança de confiança zero, privacidade de dados e comportamento verificável.

Principais Características

  • 🛡️ Design Focado em Segurança: Sandbox multi-camadas com Docker e gVisor
  • 📋 Programação Consciente de Políticas: Políticas de segurança declarativas com aplicação em tempo de execução
  • 🔐 Gestão de Segredos Empresariais: Integração com HashiCorp Vault e backends de arquivos criptografados
  • 🔑 Auditabilidade Criptográfica: Log completo de operações com assinaturas Ed25519
  • 🧠 Gestão Inteligente de Contexto: Sistemas de conhecimento aprimorados com RAG e busca vetorial
  • 🔗 Integração Segura de Ferramentas: Protocolo MCP com verificação criptográfica
  • ⚡ Alto Desempenho: Implementação nativa em Rust para cargas de trabalho de produção

Primeiros Passos

Instalação Rápida 

# Clonar o repositório
git clone https://github.com/thirdkeyai/symbiont.git
cd symbiont

# Construir container symbi unificado
docker build -t symbi:latest .

# Ou usar container pré-construído
docker pull ghcr.io/thirdkeyai/symbi:latest

# Testar o sistema
cargo test

# Testar o CLI unificado
docker run --rm symbi:latest --version
docker run --rm -v $(pwd):/workspace symbi:latest dsl parse --help
docker run --rm symbi:latest mcp --help

Seu Primeiro Agente 

metadata {
    version = "1.0.0"
    author = "developer"
    description = "Simple analysis agent"
}

agent analyze_data(input: DataSet) -> Result {
    capabilities = ["data_analysis"]
    
    policy secure_analysis {
        allow: read(input) if input.anonymized == true
        deny: store(input) if input.contains_pii == true
        audit: all_operations with signature
    }
    
    with memory = "ephemeral", privacy = "high" {
        if (validate_input(input)) {
            result = process_data(input);
            audit_log("analysis_completed", result.metadata);
            return result;
        } else {
            return reject("Invalid input data");
        }
    }
}

Visão Geral da Arquitetura 

graph TB
    A[Camada de Governança e Políticas] --> B[Motor Central Rust]
    B --> C[Framework de Agentes]
    B --> D[Motor DSL Tree-sitter]
    B --> E[Sandbox Multi-camadas]
    E --> F[Docker - Baixo Risco]
    E --> G[gVisor - Médio/Alto Risco]
    B --> I[Trilha de Auditoria Criptográfica]
    
    subgraph "Contexto e Conhecimento"
        J[Gestor de Contexto]
        K[Base de Dados Vetorial]
        L[Motor RAG]
    end
    
    subgraph "Integrações Seguras"
        M[Cliente MCP]
        N[Verificação de Ferramentas]
        O[Motor de Políticas]
    end
    
    C --> J
    C --> M
    J --> K
    J --> L
    M --> N
    M --> O

Casos de Uso

Desenvolvimento e Pesquisa

  • Geração segura de código e testes automatizados
  • Experimentos de colaboração multi-agente
  • Desenvolvimento de sistemas de IA conscientes do contexto

Aplicações Críticas de Privacidade

  • Processamento de dados de saúde com controles de privacidade
  • Automação de serviços financeiros com capacidades de auditoria
  • Sistemas governamentais e de defesa com recursos de segurança

Status do Projeto

✅ Fases Concluídas

  • Fase 1-3: Infraestrutura central, framework de agentes e implementação de segurança
  • Fase 4: Sistemas de contexto e conhecimento com capacidades RAG
  • Fase 5: Integração MCP segura com verificação de ferramentas
  • Fase 6: Gestão de segredos empresariais com integração HashiCorp Vault

🔮 Recursos Planejados

  • Suporte RAG multi-modal (imagens, áudio, dados estruturados)
  • Síntese de conhecimento e colaboração entre agentes
  • Capacidades de aprendizagem avançadas com adaptação de políticas
  • Otimização de desempenho e cache inteligente
  • Trilhas de auditoria aprimoradas com integração blockchain

Comunidade

Próximos Passos

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Domine o DSL do Symbiont para construir agentes conscientes de políticas.

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