🧠 Projeto: Aplicação Local para Rodar LLMs voltados para Agentes (CPU-Friendly)

🎯 Objetivo

Desenvolver uma aplicação simples, leve e de fácil entendimento, capaz de rodar modelos LLM localmente em CPU, utilizando tecnologias como llama.cpp e formatos como GGUF.

A aplicação será usada com modelos ajustados para criação de agentes, ou seja, com suporte a:

Diálogo multi-turno
Seguir instruções
Raciocínio estruturado
Suporte futuro ao uso de ferramentas (LangChain tools)

O foco inicial é testar o modelo localmente, sem deploy ainda.

✅ Requisitos

Rodar 100% em CPU, compatível com Hugging Face Spaces (Free Tier)
Usar modelos em formato GGUF, leves, voltados para agentes
Usar llama-cpp-python (binding oficial Python para llama.cpp)
Código em Python, com estrutura clara, comentado e expansível
Interface simples via terminal ou função Python

🧠 Modelos recomendados (GGUF)

Modelos ajustados para conversação com agentes:

Modelo	Tamanho	Destaques
OpenHermes 2.5 GGUF	7B	Muito bom com LangChain
Nous Hermes 2 Mistral	7B	Fortemente instruído
TinyLlama Chat GGUF	1.1B	Super leve, roda fácil em CPU
Zephyr 7B Beta GGUF	7B	Instrução + estilo de chat
OpenChat 3.5 GGUF	7B	Excelente para agentes

🔧 Tecnologias a utilizar

llama.cpp
llama-cpp-python
Python 3.10+
Modelo .gguf (baixado localmente)

🛑 Fora do escopo neste momento

Deploy na nuvem (ex: Hugging Face Spaces)
API REST / Chat API
Integração com LangChain

Essas partes virão nas próximas fases do projeto.

✅ Output esperado nesta fase

Aplicação local funcional
Capaz de carregar e rodar um modelo .gguf leve
Permitir conversas básicas (ex: terminal)
Código simples, modular e pronto para expansão

📦 Próximo passo sugerido

Criar:

main.py com execução local do modelo
requirements.txt
Documentação explicando como rodar