fak — o Fused Agent Kernel (introdução em português)
Esta é uma página de entrada localizada (entry point), não uma tradução completa da documentação. A documentação canônica está em inglês — esta página lhe dá o núcleo do fak, a prova de 60 segundos e o caminho de instalação, e então o encaminha para a documentação em inglês. Aviso: esta tradução foi gerada por máquina e ainda aguarda revisão por falante nativo — correções são bem-vindas via issue/PR.
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fak em uma linha
fak é um binário Go que fica entre o seu agente de IA e os tool calls que ele faz — revisa cada tool call antes de executá-lo e reutiliza o trabalho compartilhado repetido ao longo de sessões longas. Resultado: o mesmo laço de agente fica mais seguro, mais barato e mais rápido, sem reescrever nada.
Você não reescreve o seu agente — apenas aponta uma base URL para fak serve, e cada tool
call passa primeiro pelo capability floor. Ou envolve um agente existente com um só comando:
fak guard -- claude # envolve o seu agente atual em um único comando
Por que times no Brasil e em Portugal deveriam se importar
- O token é cobrado em dólar; a margem é em BRL e EUR. fak reutiliza o trabalho compartilhado das sessões longas (system prompt, lista de ferramentas — o KV cache do que já foi feito): num run de 50 turnos × 5 agentes, ~4,1× menos trabalho que um stack warm-cache já afinado. (O número ~60× — de cerca de 19 horas para cerca de 19 minutos — vale apenas versus o padrão ingênuo (naive) de reenviar tudo a cada vez; não é a manchete.) Menos trabalho por token é uma alavanca direta de custo e de margem, em reais e em euros. O ganho por reutilização é self-host only e se aplica a frotas com muita leitura.
- Os dados ficam no país (LGPD no Brasil / RGPD em Portugal). fak é self-host primeiro: um binário estático que se coloca à frente de um modelo local ou do provider que você escolher — residency fail-closed em cada backend, capability floor em default-deny, e um log de auditoria à prova de adulteração para cada tool call. Não há um caminho de “reencaminhado por padrão para outro país” que você precise analisar — o que é exatamente o que a LGPD (Brasil) e o RGPD (Portugal) exigem.
- Nenhum pagamento transfronteiriço. fak é Apache-2.0, gratuito, self-host — sem
cartão de crédito, sem invoice internacional, sem entidade jurídica.
git clonemaisgo install github.com/anthony-chaudhary/fak/cmd/fak@latesté o caminho inteiro. - Um binário estático, zero dependência externa. Ops simples para um time pequeno — sem sidecar, sem authorizer separado. Do laptop à frota é o mesmo artefato; você adiciona flags, não componentes.
Que problemas o fak resolve
- Sessões longas continuam baratas. O desconto de prompt-cache do provider só se mantém enquanto o prefixo cacheado permanecer byte a byte idêntico; fak descarta os turns antigos do meio e ainda assim mantém o prefixo byte-idêntico. fak garante a identidade byte a byte do prefixo; se o provider de fato reutiliza o cache é decisão do provider, que o fak repassa em vez de afirmar por conta própria.
- Segurança default-deny. A política de permissões roda dentro do kernel, no mesmo call path — fail-closed. Uma ação que nunca esteve na allow-list não pode rodar, não importa o quanto o modelo tenha sido convencido. Impedir uma ação irreversível não depende de “detectar” o ataque.
- Quarentena de prompt injection. Resultados de ferramentas suspeitos são retidos inteiramente fora do contexto do modelo — por estrutura, não por um classificador. O detector que os sinaliza é tratado como ~100% evadível por projeto: um bônus, nunca o piso. Em testes ao vivo, a injeção de prompt atingiu a baseline desprotegida 5/5; o fak a barrou 5/5.
A prova de 60 segundos (sem key, sem modelo, sem GPU)
go build -o fak ./cmd/fak
./fak preflight --policy examples/customer-support-readonly-policy.json --tool refund_payment --args "{}" # -> DENY (POLICY_BLOCK)
./fak preflight --policy examples/customer-support-readonly-policy.json --tool search_kb --args "{}" # -> ALLOW
./fak agent --offline # injeção bloqueada, tarefa ainda concluída
Com o seu modelo
fak governa e faz cache do seu modelo — não o substitui. Qwen2/Qwen3 e GLM-MoE estão provados bit-exact no motor de referência in-kernel; todo o resto (DeepSeek, Mistral, qualquer modelo open-weights) é servido pela interface compatível com OpenAI — via Ollama / vLLM / SGLang / llama.cpp / LM Studio ou qualquer API compatível com OpenAI.
Para onde ir agora
- Início rápido — um modelo local em 10 minutos
- Instalação — o binário e o mapa de tiers
- FAQ — perguntas de primeiro contato
- README (a visão completa)
- START-HERE — um modelo local em 10 minutos
- Getting Started — instalar o binário
- Integrations — conectar o seu agente
- Data residency & compliance — para a LGPD / RGPD
- BENCHMARK-AUTHORITY — a fonte de cada número
- CLAIMS — o que é shipped/simulated/stub
Licença: Apache-2.0.