Este projeto começou como mcp-graph (documentado nos posts de origem do blog) e foi reescrito e renomeado para agent-graph-flow (agf). A metodologia central mudou de um mesh de MCPs coordenados para ACO (Ant Colony Optimization) aplicado a precisão de skills, e o versionamento foi reiniciado (a v7.0 do mcp-graph não corresponde à v0.20 atual — são bases de código diferentes).

O problema

Agentes de IA para código são poderosos, mas a forma como a maioria dos desenvolvedores os usa — o chamado vibe coding — gera problemas concretos:

Cada sessão começa do zero. O agente não lembra o que fez ontem. Você gasta tokens re-explicando contexto, re-lendo arquivos, re-descrevendo a arquitetura.
Pedidos viram tarefas soltas. Sem dependências, sem prioridades calculadas, sem rastreabilidade.
CLIs de agente erram de dois jeitos: a skill errada é escolhida para o intent certo, ou a skill certa é seguida de forma imprecisa — e documentação melhor não resolve isso sozinha, porque não se auto-corrige quando o comportamento muda.
Nenhuma disciplina é enforced. O agente gera código sem testes, sem tipagem, sem seguir patterns do projeto.

A solução

O agent-graph-flow (agf) é uma CLI local-first em TypeScript — sem Docker, sem infra externa — que transforma o que você pede em um grafo de execução persistente, e roda um ciclo autônomo SHAPE → BUILD → SHIP com guardrails inegociáveis: WIP=1 (Little’s Law), TDD, Definition of Done, e Provenance (nenhuma claim de qualidade sem evidência concreta).

ACO — precisão como metodologia central

O agf adota conceitos de Ant Colony Optimization (formigas reforçando caminhos de sucesso e abandonando os ruins) para routing e precisão de skills: comandos que funcionam bem para um tipo de tarefa ganham prioridade ao longo do tempo, os que falham perdem prioridade, e um painel de saúde agrega essas métricas para saber quando o sistema como um todo está se degradando.

Provenance (integridade epistêmica): toda claim sobre qualidade do código exige evidência concreta antes de ser aceita como verdadeira — sem evidência não conta, com teste passando conta, com verificação determinística conta mais ainda.

Números verificados (v0.20)

Métrica	Valor
Versão	0.20
Suíte de testes completa	16.681 testes
Binários standalone	macOS (arm64), Linux (x64), Windows (x64)
TypeScript	strict mode
Licença	AGPL v3

Tecnologias utilizadas

TypeScript / Bun (strict mode)
SQLite (armazenamento local do grafo)
Vitest (gates hierárquicos de teste — do arquivo isolado até a suíte completa antes de cada push)

Licença

AGPL v3 (uso comercial sob licença separada via COMMERCIAL.md)