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PIPE · TRACE · AO VIVO

Veja seu agente pensar direto da cafeteria

Seu agente roda em um contêiner em casa. Você está do outro lado da cidade. O loop do agente envia cada passo para o Hoody Pipe; você faz curl no mesmo caminho a partir de uma aba do celular. O trace chega caractere por caractere — sem SSH, sem dashboard, sem upload.

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Envie cada passo, faça curl para puxar

O loop do agente já emite eventos estruturados — think, tool_use, result. Mande para um caminho com PUT. Do celular, faça GET no mesmo caminho. O pipe não armazena os bytes; passa em streaming para quem estiver lendo.

agent.loop · contêiner em casa
PUT/api/v1/pipe/trace
# inside the agent loop$ echo "$step" | curl -T - \ https://agent-pipe.…hoody.com/api/v1/pipe/trace[INFO] Streaming to 1 receiver(s)...sem buffer · backpressure no próprio agente
termux · mesa de café
GET/api/v1/pipe/trace
# read from the same path$ curl -N \ https://agent-pipe.…hoody.com/api/v1/pipe/trace[think] check schema first…aba do celular aberta · trace imprime conforme chega

Duas conexões HTTP, um caminho. O pipe segura a conexão do receptor até o remetente chegar — seu celular pode estar aberto antes do agente começar, ou você pode entrar no meio da execução. O Hoody Pipe é o fio entre os dois, nunca um banco de dados.

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Anatomia de um trace que dá para ler

O agente emite quatro tipos de linha. Cada uma te conta algo que um dashboard não conta: não só o que aconteceu, mas o que o agente estava pensando quando aconteceu.

01 · AZUL

[think] — o passo de raciocínio

O plano do modelo, com as próprias palavras. Por que escolheu essa ferramenta, o que espera de volta, onde pode ramificar. Ler isso é ler a mente do agente em tempo real.

[think] user wants invoice CSV…
02 · NEUTRO

[tool_use] — a chamada

A função e os argumentos exatos que o agente decidiu invocar. Uma linha por chamada, na ordem em que o loop disparou. Sem abstração de SDK; só a requisição no nível do fio.

[tool_use] sql.describe("invoices")
03 · VERDE

[result] — o que voltou

A resposta da ferramenta, resumida em uma linha. Contagem de linhas, tamanhos de arquivo, códigos de status, mensagens de erro. A coisa sobre a qual a próxima linha [think] vai raciocinar.

[result] 12 rows · 41 ms
04 · AO VIVO

Streaming, não polling

Cada linha aparece conforme o agente emite. Sem refresh de 5 segundos, sem "última atualização há 2 min". Quando o cursor pisca, o agente está entre pensamentos. Você está acompanhando, não recarregando.

[tool_use] files.write("invoices.csv")
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O agente rodou por quarenta minutos. Você leu como um livro.

Quarenta minutos de raciocínio, chamadas de ferramenta e resultados — renderizados como um stream de texto contínuo e colorido. Você não está fazendo polling em um endpoint. Não está recarregando dashboard. Está acompanhando a mente do agente direto de um café.

TRACE · TAIL AO VIVO00:00 → 40:12
  1. 00:00[think]
  2. 00:14[tool_use]
  3. 00:31[result]
  4. 06:02[think]
  5. 12:48[tool_use]
  6. 23:11[result]
  7. 31:55[think]
  8. 40:12[result]
  • sem dashboard
  • sem polling
  • sem upload
  • só curl
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O que isto substitui

Observar um agente historicamente significava um SaaS, um dashboard ou um app de WebSocket sob medida. Nada disso sobrevive à pergunta "e se eu só fizer curl?".

  • Dashboards AgentOps / LangSmithUma camada SaaS para ler seus próprios logs
  • Datadog APM para traces de agenteFeito para serviços, desconfortável para loops
  • SaaS de logging de agenteSeus passos de raciocínio no banco de dados de outra pessoa
  • Compartilhar tela com você mesmoVNC para casa de um café · matador de bateria
  • Polling em /status a cada 5 segundosLatência que você inventou · custo que você paga
  • Dashboard WebSocket customizadoUm projeto de fim de semana que você mantém para sempre
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Envie o loop, faça curl no caminho. O pensar do agente agora é um tail que você pode ler.

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