eu serei seu desenvolvedor de IA de software para rag, agentes de IA, chatbot e apps de llm


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Sobre este Serviço
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Tá tendo dificuldades com chatbots básicos de IA que inventam respostas e não conseguem agir de verdade?
Eu crio agentes de IA personalizados e pipelines de RAG de produção usando LangChain e LangGraph que resolvem tarefas complexas de negócios 24/7 sem travar.
Sem templates, sem soluções de copiar e colar.
O que eu faço pra você:
- Sistemas RAG empresariais: consultar PDFs privados, bancos de dados SQL, manuais e conhecimento interno com citações de fontes
- Redes multi-agentes (LangGraph / CrewAI): agentes coordenados que pesquisam, elaboram, analisam e executam tarefas
- Chamadas de ferramentas e integrações: dar às LLMs a capacidade de fazer chamadas de API, atualizar CRMs, enviar e-mails e rodar código
- IA de clientes e vendas: chatbots com memória, gerenciamento de sessões e escalonamento com intervenção humana
- Implantação segura: backends FastAPI, containers Docker, dashboards Streamlit e rastreamento LangSmith
Por que me escolher?
- Mais de 6 anos de experiência
- Arquitetura de nível de produção (sem protótipos frágeis)
- Manipulação de dados 100% privada e segura
- Entrega completa do código e walkthrough em vídeo
Clique em "Contacte-me" e descreva sua ideia.
Eu te envio uma análise de arquitetura personalizada e GRATUITA de como podemos construir isso.
Conheça mais sobre Alex A.
AI Automation Engineer, n8n, AI Agents, GHL
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Perguntas frequentes
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Qual a vantagem do LangChain e do LangGraph sobre chatbots padrão?
Chatbots padrão só geram texto. LangChain e LangGraph dão às LLMs memória, estado persistente, conectividade com API e a capacidade de executar fluxos de trabalho complexos, buscar dados ao vivo e tomar ações reais.
Qual a diferença entre LangChain e LangGraph?
LangChain encadeia etapas sequenciais de LLM, enquanto LangGraph gerencia fluxos de trabalho cíclicos, com múltiplos agentes, árvores de decisão, loops e aprovações com intervenção humana para tarefas complexas.
Preciso fornecer minhas próprias chaves de API?
Sim, você precisa das suas próprias chaves de API de LLM (OpenAI, Anthropic Claude, Groq) e credenciais do Vector DB (Pinecone, Chroma). Vou te orientar passo a passo sobre como gerar e configurar tudo de forma segura.
Como você elimina alucinações em sistemas RAG?
Uso chunking otimizado, reclassificação, atribuição de fontes e limites rígidos. O agente responde apenas com base em contexto verificado dos seus documentos privados, citando fontes exatas.
Meus dados proprietários da empresa estão seguros e privados?
Com certeza. Seus dados são processados exclusivamente por APIs empresariais, com políticas de zero retenção de dados, e nunca são usados para treinar modelos públicos. Tudo fica no seu ambiente privado.
Você consegue conectar o agente de IA ao meu banco de dados ou CRM?
Sim. Eu crio integrações personalizadas para chamadas de ferramenta em bancos de dados SQL (PostgreSQL, MySQL), HubSpot, Salesforce, Airtable, Notion, Google Sheets ou qualquer sistema com API REST ou Webhook.
Como e onde o agente de IA será implantado?
Posso implantar seu agente via containers Docker, AWS, GCP ou DigitalOcean, com backend FastAPI e interface web limpa (Streamlit / Chainlit) ou integrá-lo diretamente ao seu app existente.
Você suporta sistemas Multi-Agentes com CrewAI ou LangGraph?
Sim! Eu construo redes especializadas de multi-agentes onde agentes dedicados (por exemplo, Pesquisador, Analista de Dados, Redator, Revisor) colaboram de forma fluida para completar processos complexos de negócios.
O que acontece após a entrega? Eu tenho suporte e documentação?
Todo projeto inclui código limpo, bem documentado, instruções de configuração do ambiente e um walkthrough em vídeo personalizado mostrando exatamente como rodar e manter o sistema.
Podemos começar com um pequeno Proof of Concept (POC)?
Com certeza. O pacote básico foi criado especificamente para construir um protótipo funcional com seus dados, assim você pode testar a arquitetura e validar os resultados antes de escalar.

