Vou criar um fluxo de trabalho de IA com avaliação rag que realmente funcione

A maioria das demonstrações de agentes funciona uma vez e quebra na primeira semana que encontra dados reais. Eu construo as partes que fazem elas resistirem.

Uma porta de aprovação humana, para que nada irreversível aconteça sem assinatura. Um ciclo de validação que envia o trabalho de volta até que converja, ao invés de aceitar a primeira resposta plausível. Uma estrutura de avaliação, para que quando você mudar um prompt ou trocar um modelo, possa saber se ficou melhor.

Orquestração multi-agente quando um agente não é suficiente: um proponente funciona, um validador independente rejeita o que quebra a restrição, e ele volta corrigido.

Se seu agente responde a partir dos seus próprios documentos, isso é RAG, e a parte difícil é saber se a recuperação retorna o trecho certo. Eu construo a avaliação de RAG com isso, em um conjunto reservado que você roda novamente após cada mudança, para que a qualidade seja um número, não uma sensação.

8 anos como engenheiro de backend e dados em uma empresa de dados corporativos: 439 pull requests revisados em 19 repositórios, 107 incidentes resolvidos.

Você tem o fluxo de trabalho integrado às suas ferramentas, a estrutura, o código fonte e os documentos. Java, Python, TypeScript. GPT, Claude, Gemini.

Conte qual é o trabalho e eu direi honestamente se um agente é a ferramenta certa.