
Sessenta contêineres em um servidor
Uma caixa bare-metal executa dezenas a centenas de contêineres Hoody. KSM e BTRFS dedup fazem o custo marginal próximo a zero.
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.
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.
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.
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.
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…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")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 msCada 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")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.
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?".
Envie o loop, faça curl no caminho. O pensar do agente agora é um tail que você pode ler.