flower¶
Framework de agent long-horizon portátil, construído sobre o Claude Agent SDK.
Sem abrir mão do que o Claude Code sabe fazer, ele vira um agent especializado que você leva junto, cuja interação você customiza e que roda por dias. O agent na main thread só decide; todo trabalho braçal vai para subagents. O requisito é esclarecido antes de começar, e se algo ficou pronto ou não quem julga é outro papel. Troque de máquina e o comportamento é o mesmo — ele não lê as configurações do host, traz as próprias credenciais.
Os quatro números vêm de HT001 — a run em que um agent escreveu um IDE de terminal do zero sob o flower.
Instala com um comando, sem Node¶
O script procura uv / pipx / pip automaticamente e instala o comando flower; basta Python ≥ 3.10, e nem o Claude Code CLI é necessário. Depois de instalar, faça cd para qualquer diretório de projeto e digite flower: na primeira vez ele pede a API key ou o endereço do gateway, você configura uma vez, fica salvo em ~/.config/flower/.env e vale em todo lugar; se a máquina já tem o Claude Code instalado e configurado, ele pega aquele token emprestado direto, sem perguntar nada. Passos completos e resolução de problemas em Instalação.
Ele barra quatro classes de falha por você¶
Clarify¶
Medo de construir o que não era o pedido — antes de pôr a mão na massa há um papel que só pergunta, não age, até tudo ficar claro, e congela o requisito em um documento que cada passo seguinte lê para abrir.
Goal guard¶
Medo de ouvir "terminei" quando não terminou — ao fim de cada rodada de trabalho outro papel julga de forma independente: atingiu, segue adiante; não atingiu, volta; não dá para verificar neste ambiente, para e pergunta a um humano.
Continuity¶
Medo de rodar horas, quebrar e recomeçar do zero — digite flower de novo no mesmo diretório e ele retoma o progresso anterior; vale também se o processo levou kill ou a máquina reiniciou, e você não precisa memorizar id nenhum.
Por que ele é "long-horizon"¶
O coordinator na main thread carrega só decisão, não recebe Write nem Edit — escrever código, rodar testes, pesquisar, tudo vai para subagents, e a tentativa e erro do subagent entra em outro transcript; a main thread só recebe um relatório de no máximo 30 linhas. Naquela run de 10.4 horas do HT001, 94.8% dos caracteres de corpo caíram nos subagents, e das 1,893 chamadas de ferramenta que puseram a mão na massa apenas 32 entraram no campo de visão do coordinator. Por isso a main thread só chegou a 185.9K depois de 70 rodadas e nunca sofreu compact — como essa camada é feita e quais são as outras três, veja Economia de contexto.
Registros brutos de duas maratonas reais¶
- HT001 — escrever um IDE de terminal do zero. $171.62 / 10.4 horas / contexto da main thread subiu até 185.9K, entregou 12,212 linhas de código de produto, caiu a rede uma vez no meio e ele retomou sozinho até o fim.
- HT002 — instalar e pôr para rodar no macOS. $38.24 / cerca de 1 hora, primeira vez com goal guard; o programa de fato subiu, e mesmo assim o verdict foi não atingido, e a questão veio à tona para um humano.
As duas páginas escrevem também o que não se sustenta: no HT001 o agent errou uma condição na própria verificação de aceite, e no HT002 git clone && make && ./cppide virou uma hora de trabalho. Cada número pode ser recalculado em runs/manifest.json e sessions.db — é registro, não propaganda.
Por onde começar a ler¶
- Quer rodar agora — Início rápido: três comandos para colocar de pé, e depois ele te ensina a ler o que passou rolando na tela.
- Quer entender os conceitos primeiro — Conceitos centrais: run, step, session, os cinco papéis, tudo dito de uma vez em cinco minutos.
- Quer plugar no seu próprio código — Python API:
Runtime,Step, as cinco fábricas de papéis, assinaturas e valores padrão dos 62 símbolos públicos.