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AgentLab — AI Agent Platform

Plataforma SaaS full-stack para criar e gerenciar agentes de IA com BYOK (Anthropic + OpenAI), pipeline LangGraph 5-nós e observabilidade em tempo real via Langfuse. Construída do zero em ~32h usando Spec-Driven Development.

Core Project

## 📸 Screenshots

Screenshot 1 do projeto AgentLab — AI Agent Platform

Screenshot 2 do projeto AgentLab — AI Agent Platform

Screenshot 3 do projeto AgentLab — AI Agent Platform

## 🔧 Tech Stack

Next.js 16TypeScriptTailwind CSS 4shadcn/uiPrisma 7PostgreSQLNextAuth.jsVercel AI SDKAnthropic ClaudeOpenAILangGraphFastAPIPythonLangfuseDockerAES-256-GCM

## 📈 Workflow

transform

classify_intent

Classifica a intenção da mensagem do usuário (pergunta, tarefa, conversa)

database

retrieve_context

Recupera contexto relevante do histórico da conversa

automation

execute_tools

Executa ferramentas habilitadas no agente (nó condicional)

generate_response

Chama o LLM (Anthropic/OpenAI) e faz streaming da resposta via SSE

monitoring

validate_response

Verifica qualidade da resposta antes de enviar ao usuário + rastreio Langfuse

## ✨ Features

•Spec-Driven Development (SDD) — 9 specs escritas antes da primeira linha de código
•BYOK (Bring Your Own Key) — Anthropic e OpenAI, criptografadas com AES-256-GCM
•Seleção dinâmica de modelo por agente (buscada em tempo real da API do provider)
•Template Store com 8 templates de agentes pré-construídos
•Wizard de criação de agente em 3 passos com geração automática de system prompt
•LangGraph Lab Mode — pipeline 5-nós com observabilidade SSE em tempo real
•ExecutionLog, GraphDiagram e ObservabilityPanel (Langfuse) ao vivo no chat
•Auth completo: verificação de e-mail, redefinição de senha, sessões NextAuth
•Microserviço Python FastAPI para execução do grafo LangGraph
•Deploy em produção via Docker + Dokploy

## 🎯 Results

✓Plataforma SaaS completa construída em ~32h com metodologia SDD
✓Zero-knowledge BYOK — chaves de API nunca expostas, AES-256 criptografadas em repouso
✓Suporte a Claude (Anthropic) e GPT (OpenAI) intercambiáveis por agente
✓Rastreamento LangGraph em tempo real com Langfuse: latência, custo, qualidade
✓Em produção em agentlab.gustavokarsten.com

## 🚀 Tutorial

1
Criar conta
Acesse agentlab.gustavokarsten.com, registre-se com e-mail e confirme via link de verificação enviado por e-mail.
2
Adicionar API Key
Em Settings → API Keys, insira sua chave Anthropic ou OpenAI. Ela é criptografada com AES-256-GCM antes de salvar — nunca fica exposta.
3
Explorar o Template Store
Acesse /store e escolha um template: Personal Assistant, Business Consultant, Dev Assistant, Professor, Copywriter e mais.
4
Configurar o agente
Dê um nome e emoji, defina a personalidade, selecione o tom (formal/casual/técnico/amigável), o idioma e o provider/modelo desejado.
5
Conversar
Clique em 'Chat now' no dashboard para iniciar. As respostas chegam via streaming em tempo real (Vercel AI SDK).
6
Ativar Lab Mode (opcional)
No edit do agente → aba Advanced, ative Lab Mode. No chat, o pipeline LangGraph 5-nós é exibido ao vivo: ExecutionLog mostra cada nó com timestamp, GraphDiagram destaca o nó ativo, e ObservabilityPanel exibe o link de trace no Langfuse.

## 🧩 Use Case

Demonstra arquitetura SaaS full-stack moderna: auth seguro, BYOK criptografado, multi-provider de IA, microserviço Python para orquestração LangGraph e streaming SSE em tempo real — tudo construído spec-first em menos de 32 horas.

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