Vou criar e implantar infraestrutura e pipelines para agentes de IA em produção

Seu agente funciona em um notebook ou em uma VM. Agora ele precisa aguentar usuários de verdade: jobs longos, limites de API, cobranças por tokens e a pergunta de 3h da manhã sobre por que ele respondeu errado. Vou movê-lo para produção e torná-lo observável. O que você vai ter: - Seu agente ou app RAG implantado no Cloud Run, ECS ou Kubernetes - Banco de dados de vetores: Qdrant gerenciado ou self-hosted, com backups - Fila e workers para que execuções longas do agente sobrevivam a timeouts HTTP - Rastreamento por requisição: prompt, chamadas de ferramenta, latência e custo de tokens - Secrets manager, IAM de menor privilégio, rede privada, limites de taxa em chamadas de LLM - Etapa de avaliação no CI para que uma mudança de prompt não seja enviada se a qualidade cair - Terraform para tudo isso, além de um runbook Por que eu: eu monto esses sistemas, não apenas os hospedo. Markdex é o meu motor open source RAG no Qdrant, Loki MCP Server é minha ferramenta de observabilidade para agentes, StatusHarbor é meu SaaS próprio em produção. 16 anos em backend e infraestrutura. Como funciona: 1) Você envia o repositório e onde ele está rodando hoje 2) Eu mando um plano e uma estimativa de custo mensal em até 24 horas 3) Eu aplico primeiro no staging, você testa, aí fazemos o cutover 4) Chamada de handover e documentação Você traz um app funcionando. Construir o agente é meu outro trampo, fico feliz em combinar os dois.