Bússola

Arquitetura

Os 6 agentes da Bússola

Cada agente tem um papel específico na jornada do aluno e compartilham a mesma infraestrutura: pgvector no Supabase, embeddings Google/OpenAI, e Vercel AI SDK com fallback automático. Funcionam isolados ou em cadeia.

Como eles se conectam

🎓
Onboarding
🎯
Diagnóstico
Curador
💬
Tutorkiller
⏱️
Quick-Learn
🪄
Gerador

Perfil flui para a direita; uma vez gerado o plano, Tutor e Quick-Learn podem ser usados a qualquer momento. Quando o plano referencia conteúdo IA, o Gerador materializa sob demanda.

Detalhe de cada agente

Agente #1

Onboarding

ativo

Coletar perfil do aluno

Agente conversacional que extrai goal, disponibilidade diária, deadline, estilo de aprendizagem e área de maior fraqueza. Tom acolhedor, 1 pergunta por turno.

Input
Conversa em até 4 perguntas
Output
user_profile + 1 skill_assessment inicial
Endpoint
/api/onboarding
goalminutes/daydeadlinelearning_styleweak_area
abrir onboarding
Agente #2

Diagnóstico

ativo

Mapear lacunas reais

Decompõe o objetivo em sub-habilidades concretas. O aluno auto-avalia cada uma com slider 0-100; o sistema classifica em domina / lacuna parcial / lacuna crítica.

Input
Goal do perfil
Output
4-6 skill_assessment rows classificadas
Endpoint
/api/diagnostic
adaptativoscore 0-100importance 1-10
fazer diagnóstico
Agente #3

Curador

ativo

Montar plano de estudos

Mistura cefis_lesson (com timestamp), cefis_track, generated_pdf/podcast/quiz/summary. Adapta a fonte ao learning_style: visual → vídeo, auditory → podcast, kinesthetic → quiz.

Input
Perfil + skills + (opcional) curso CEFIS escolhido
Output
study_plan + 4-7 plan_items com deep-link
Endpoint
/api/curator/generate-plan
mode=automode=coursemode=custom1 semana
ver meu plano
Agente #4

Tutor

killer feature

Q&A com RAG (killer feature)

Embed da query → pgvector → LLM responde citando o segundo EXATO da aula CEFIS. Funciona logado ou anônimo. Pode ser escopado por curso ou por plano selecionado.

Input
Pergunta livre (web ou WhatsApp)
Output
Resposta + citações com deep-link mm:ss
Endpoint
/api/tutor
RAGdeep-linkWhatsAppanônimo OK
conversar com o tutor
Agente #5

Quick-Learn

ativo

X minutos para entender Y

1 minuto → 1 bullet curto. 5 minutos → 3 bullets densos. 30 minutos → 6 bullets profundos com exemplos práticos. Sempre com takeaway central.

Input
{ topic, minutes }
Output
Resumo IA calibrado pelo tempo + citações
Endpoint
/api/quick-learn
calibrado1-60 minhighlights
Agente #6

Gerador de Conteúdo

ativo

Materializar resumos e quizzes

Quiz: 3-5 questões múltipla escolha + explicação. Resumo: markdown com seções H2 e bloco 'para praticar'. Sempre rastreável (source_lesson_ids).

Input
plan_item_id (source = generated_*) ou { topic, kind }
Output
generated_content (markdown ou quiz JSON)
Endpoint
/api/generate-content
summaryquizpdfrastreável

Infra compartilhada

Embeddings
Google gemini-embedding-001
1536 dim, fallback OpenAI
LLM
Vercel AI SDK
OpenRouter → OpenAI fallback
Vector store
Supabase pgvector
match_lesson_chunks RPC
Settings
bussola.app_settings
chaves no DB, não em env