GetProfile
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O GetProfile é um proxy LLM de código aberto que dá a qualquer agente de IA memória persistente e um perfil de usuário estruturado. Você encaminha suas requisições compatíveis com OpenAI através dele, e o sistema carrega em silêncio o que sabe sobre cada usuário, injeta esse contexto no prompt e repassa tudo para o seu provedor de modelos. Ele cai bem em equipes que já entregam um chatbot ou assistente e querem que ele se lembre dos usuários que voltam, em vez de começar do zero a cada sessão.
Sobre GetProfile
O que é o GetProfile
O GetProfile é um gateway auto-hospedado que fica entre o seu app e o seu provedor de LLM. Em vez de pedir a um modelo que adivinhe com quem está falando, ele mantém um perfil real de cada usuário: um resumo curto em linguagem natural, traços tipados com pontuações de confiança e uma lista de memórias relevantes ordenadas por importância. Esse perfil mora em um banco de dados PostgreSQL que você controla, não na caixa-preta de um fornecedor.
O problema que ele resolve é a memória. Por que isso importa? A maioria dos assistentes esquece um usuário no instante em que a sessão acaba, e enfiar históricos de conversa inteiros na janela de contexto sai caro bem rápido. O GetProfile segue outro caminho. Extrai só o que importa, guarda em um formato estruturado e injeta uma mensagem de sistema pequena na hora certa.
A pegadinha é a implantação. O GetProfile foi feito para desenvolvedores, então você precisa de Docker, uma instância de PostgreSQL e uma chave de API para o modelo que usar. Ainda não existe um painel caprichado sem código, e a versão na nuvem continua marcada como "em breve". Se você não administra a própria infraestrutura, esse não é um produto de clicar e usar.
Primeiros passos
- Clone o repositório do GitHub e copie o arquivo de exemplo de ambiente para
.env. - Adicione uma chave de API de LLM e depois defina o provedor e o modelo que preferir no arquivo de configuração (OpenAI, Anthropic, OpenRouter ou qualquer endpoint compatível com OpenAI).
- Suba o proxy e o PostgreSQL juntos com o Docker Compose, que levanta o gateway na porta 3100 do localhost.
- Aponte o seu SDK da OpenAI para essa URL base e adicione os cabeçalhos necessários: a sua chave do GetProfile, um identificador de usuário e a chave do seu provedor de origem.
- Envie uma requisição de chat normal. O GetProfile carrega o perfil, o injeta, repassa a chamada e atualiza o perfil em segundo plano.
Informações do produto
Uma visão rápida dos preços, das plataformas compatíveis e do desempenho de GetProfile.
Ideal para
Os usuários, tarefas e cenários em que esta ferramenta se encaixa melhor.
Usuários
- Engenheiros de backend e de IA
- Equipes de produto em startups
- Criadores atentos à privacidade
Tarefas
- Adicionar memória de longo prazo a um assistente de chat
- Personalizar respostas em escala
- Prototipar recursos de agente localmente
- Substituir gambiarras de memória
Cenários
- Um bot de suporte que lembra os tickets anteriores de um cliente e suas preferências de tom ao longo de várias sessões.
- Um app de tutoria que acompanha o que um estudante já domina e ajusta as explicações de acordo.
- Um assistente de programação que lembra a stack, os padrões e as decisões anteriores de um desenvolvedor entre sessões de trabalho.
- Uma ferramenta interna onde as regras de residência de dados proíbem enviar perfis de usuário a um serviço de memória de terceiros.
Principais recursos
Compatibilidade direta com a API da OpenAI
O GetProfile funciona como substituto da URL base do SDK da OpenAI. Se o seu código já chama chat.completions.create, você troca o endpoint e adiciona cabeçalhos para o ID do usuário e a sua chave de origem. Sem reescrever nada, sem biblioteca de cliente nova, e funciona com Anthropic, OpenRouter ou qualquer provedor que fale o formato da OpenAI. Essa troca de baixo atrito é o principal motivo de ser fácil testar em um app em produção.
Perfis de usuário estruturados
Onde as ferramentas de memória genéricas guardam blocos soltos de texto, o GetProfile constrói um perfil de verdade. Ele escreve um resumo em linguagem natural, extrai traços tipados com pontuações de confiança e mantém memórias relevantes com níveis de importância. Tudo isso fica no PostgreSQL. O ganho é que o seu app pode consultar e raciocinar sobre dados limpos em vez de torcer para que um modelo interprete um parágrafo corretamente.
Esquema de traços personalizável
Você decide o que o sistema deve aprender sobre um usuário. Define quais traços importam para o seu app, como eles são extraídos das interações e como voltam para os prompts. Um app de idiomas pode acompanhar o nível de fluência, enquanto uma ferramenta de vendas acompanha a fase da negociação e o estilo de comunicação. O mesmo motor, um formato diferente de personalização.
Injeção automática no prompt
A cada requisição, o GetProfile acrescenta uma mensagem de sistema pequena com o resumo do perfil, os traços e as memórias relevantes. O argumento da equipe é que isso evita sobrecarregar a janela de contexto com históricos longos de mensagens. Só entram os detalhes estruturados e relevantes, e você vê exatamente o que foi injetado, o que torna o comportamento mais fácil de depurar do que uma camada de memória opaca.
Atualizações do perfil em segundo plano
Depois que uma resposta é devolvida, o GetProfile continua trabalhando. Ele extrai novos traços e memórias da troca em segundo plano, então o perfil melhora com o tempo sem atrasar a requisição que o usuário vê. Ao longo de muitas sessões, o assistente ganha um retrato mais rico de cada pessoa com quem conversa.
Implantação auto-hospedada com Docker
Todo o conjunto roda no Docker. Um proxy leve cuida das requisições, o PostgreSQL guarda os perfis e as dependências são deliberadamente mínimas. O Docker Compose cuida da escala e, como nada sai do seu ambiente, os dados ficam sob o seu controle. Para equipes com regras rígidas de dados, isso é um fator decisivo, não um extra agradável.
Código aberto sob Apache 2.0
O GetProfile é distribuído sob a licença Apache 2.0, que permite uso comercial e modificação. O código é público no GitHub, então você pode auditar como a memória é extraída e injetada, fazer um fork ou ampliar o sistema de traços para as suas necessidades. Não há aprisionamento de fornecedor nem preço por assento para negociar.
Prós e contras
Prós
- Adiciona memória persistente a um app baseado em OpenAI já existente só com uma mudança de URL base e três cabeçalhos.
- Guarda os perfis em formato estruturado com traços, pontuações de confiança e níveis de importância, não como texto solto.
- Totalmente auto-hospedado, então os dados do usuário ficam dentro do seu próprio banco de dados PostgreSQL.
- A licença Apache 2.0 permite uso comercial, modificação e auto-hospedagem sem nenhuma taxa de licença.
- Funciona entre provedores, incluindo OpenAI, Anthropic, OpenRouter e qualquer endpoint compatível com OpenAI.
Contras
- Ainda não há opção gerenciada, já que o serviço na nuvem segue como "em breve", então você precisa rodar e manter a sua própria instalação de Docker e PostgreSQL.
- É voltado a desenvolvedores com uma integração de OpenAI funcionando, o que deixa de fora usuários não técnicos e fluxos sem código.
- Lançado há pouco tempo, então a comunidade é pequena e há documentação de terceiros limitada além dos documentos oficiais.
Perguntas frequentes
É um proxy LLM que dá memória de longo prazo a um agente de IA. Ele carrega um perfil de usuário armazenado, injeta os traços e memórias relevantes em cada prompt como mensagem de sistema, envia a requisição ao seu provedor de modelos e depois atualiza o perfil.
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