🥫 Pantry — onde os dados vivem
A Pantry é o estoque da cozinha. São os bancos de dados, APIs externas, planilhas, arquivos de log, sistemas SaaS — a fonte de verdade que existe independentemente de agentes. O dado na Pantry é o dado real, sem transformação.
🥫 O que vive na Pantry
- •Bancos relacionais — PostgreSQL, MySQL, BigQuery. Tabelas de transações, clientes, produtos.
- •APIs externas — Meta Ads, Google Analytics, Shopify, Stripe, HubSpot.
- •Arquivos estáticos — CSVs de exportação, PDFs de contratos, planilhas legadas.
- •Ferramentas de trabalho — Notion, Drive, iManage, sistemas de ERP/EHR.
- •Streams de eventos — Kafka, Kinesis, logs de aplicação em tempo real.
💡 Regra: Pantry não é tocada pelo agente
Agentes não devem ler diretamente da Pantry em produção, exceto via MCP Server com permissão explícita e read-only. O acesso direto cria acoplamento frágil e expõe dado sensível sem controle de contexto.
🔪 Prep Table — onde os dados são preparados
A Prep Table é onde o sous-chef trabalha antes do serviço. É a camada de ETL, limpeza, agregação e sumarização. É a fábrica do contexto — o que sai daqui são Silver Platters prontos para consumo. Tudo aqui é determinístico e auditável.
🔧 Operações da Prep Table
- Extração (E) — ler Pantry via API, query SQL, leitura de arquivo.
- Transformação (T) — calcular KPIs, normalizar unidades, detectar anomalias com threshold.
- Carga (L) — escrever Silver Platter no filesystem com timestamp e TTL.
- Sumarização — opcional: LLM gera o texto narrativo APÓS o Python calcular os números.
🛠️ Stack típica de Prep Table
- Python + pandas — processamento local, scripts de cron.
- dbt — transformações SQL versionadas, ideal para times de dados.
- n8n / Make — orquestração visual quando não há time de engenharia.
- Cron / Airflow — schedule de regeneração automática dos platters.
🍽️ Plate — onde o dado vira ação
O Plate é onde o prato é servido. É onde o Silver Platter preparado vira brief executivo, decisão comunicada, automação disparada, ou relatório enviado. Sem Plate claro, dado não vira ação — fica como relatório que ninguém lê.
🎯 Formas de Plate
- •Brief executivo — agente lê platters e gera email/Slack com decisões recomendadas.
- •Alerta automático — n8n lê platter, detecta anomalia, dispara notificação.
- •Dashboard vivo — platter alimenta painel que o gestor abre pela manhã.
- •Ação automatizada — platter detecta campanha ruim, pausa automaticamente via API.
- •Input para agente especialista — platter é injetado no system prompt do agente CFO/CMO.
⚠️ Plate sem destinatário
O erro mais comum: construir a cozinha inteira (Pantry + Prep Table) e não definir quem recebe o prato. Toda Prep Table precisa de um Plate claramente especificado: quem recebe, quando, em qual formato, com qual SLA de atualização.
🗺️ Diagrama visual da cozinha
Antes de construir qualquer agente, desenhe o diagrama da cozinha. Três colunas: Pantry, Prep Table, Plate. Conexões entre fontes, transformações e saídas. Isso elimina ambiguidade e revela onde estão as dependências e os gargalos.
Diagrama — Marco (E-commerce)
🥫 Pantry
🔪 Prep Table
🍽️ Plate
💡 Como usar o diagrama
Construa o diagrama ANTES de escrever qualquer código. Mostre para o cliente e pergunte: "Essa é a cozinha de vocês?" Geralmente a resposta revela fontes escondidas, dados duplicados e Plates que nunca chegam ao destino certo.
⏱️ Latência por estágio
Cada estágio da cozinha tem uma latência diferente e um modelo de atualização diferente. Identificar onde está o gargalo é o primeiro passo para otimizar — nem sempre o problema é a Prep Table. Às vezes é a Pantry que não atualiza.
⏱️ Latência típica por estágio
📊 Batch vs Stream
- Batch (cron) — adequado para KPIs diários, relatórios semanais. Simples, auditável.
- Stream (Kafka, webhooks) — necessário para alertas em tempo real, detecção de fraude, monitoramento.
- Regra — comece batch. Evolua para stream apenas quando o TTL exigido for menor que 1 hora.
📦 Aplicado às personas: Marco, Sally e Sana
Cada persona tem uma cozinha diferente. Mesma estrutura conceitual — Pantry, Prep, Plate — mas com ingredientes, processos e pratos completamente distintos. Ver o método aplicado ancora o aprendizado.
🛒 Marco — E-commerce
- Pantry: Shopify, Meta Ads, Google Analytics, planilha de estoque.
- Prep Table: Python calcula CAC, ROAS, giro de estoque. Cron às 07:00.
- Plate: Brief diário no Slack + CMO Bot recebe platters no system prompt.
⚖️ Sally — Advogada
- Pantry: iManage (documentos), Outlook (e-mails), sistema de contratos, base jurisprudência.
- Prep Table: Ao abrir novo processo: extrai docs relevantes, sumariza via LLM, estrutura cronologia.
- Plate: Scaffold do caso: partes, timeline, argumentos, próximas ações. Injetado no Research Agent.
🏥 Sana — Médica
- Pantry: EHR (histórico clínico), laudos de exames, prescrições anteriores, alergias.
- Prep Table: Ao abrir consulta: extrai histórico relevante, agrupa por sistema, formata para visualização rápida.
- Plate: Sumário clínico da consulta atual: contexto, achados, hipóteses diferenciais a checar.
📋 Resumo do Módulo
Próximo Módulo:
3.3 — Skills como processos vivos