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Vou construir sistema de múltiplos agentes IA com langgraph crew, ai e2b, lindy ai, blandai e n8n
Ebenezer
Sobre este Serviço
Tradução automática
Espera, você ainda faz manualmente o que uma IA pode fazer em segundos? Eu construo sistemas autônomos, inteligentes e sem trabalho usando múltiplas IA com Langgraph, CrewAI & n8n para orquestração e E2B ou sandboxes Docker para execução segura de código.
SERVIÇOS QUE OFEREÇO
- Sistemas de múltiplas IA usando CrewAI, LangChain & LangGraph
- Execução de código em sandbox com E2B ou Docker
- Fluxos de automação n8n
- Construções de IA relevantes para pesquisa
- Loops de agentes autossanáveis com recuperação de erros
- pipelines RAG com LangChain & OpenAI
- Automação de fluxo de trabalho CRM
- Agentkit & soluções de IA sem código para fundadores não técnicos
- Automação de banco de dados Notion conectada aos seus agentes de IA
- Correções, depuração & otimização do n8n io
- Backend FastAPI ou Node.js conectado ao seu frontend
- Sequências de outreach do Instantly.ai integradas ao pipeline do seu agente
- Construções de workflow Latenode como alternativa ao Make/Zapier
- Pipeline CI/CD e implantação em VPS com rollback
FERRAMENTAS
- LangGraph
- CrewAI
- LangChain
- n8n
- Make com
- Gumloop
- RAG
- FastAPI
- PostgreSQL
- Supabase
- E2B
- Docker
- OpenAI
- Relevance Ai
- Lindy Ai
- Vertex Ai
- Meta Liama
- Anthropic Claude
- GitHub Actions
Envie uma mensagem antes de fazer seu pedido para discutir mais sobre o que você quer construir e desejar
Conheça mais sobre Ebenezer
Ebenezer
Custom AI Agent and n8n Workflow Automation Expert
- A partir deFrança
- Membro desdejun. de 2026
- Responde em aprox.:1 hora
Idiomas
Português, Inglês, Espanhol, Francês, Alemão, Árabe
I build custom n8n automation workflows, AI agents, and multi-agent systems that transform manual work into intelligent, 24/7 self-running processes. Specializing in n8n AI agent development, OpenClaw setup, CrewAI, LangChain, LangGraph, Vapi AI voice agents, CRM automation, and agentic AI workflow design. I deliver clean, production-ready solutions for startups and agencies custom-built, fast, thoroughly tested, and fully documented. Message me and let's start automating your business today.
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Perguntas frequentes
Tradução automática
Como a sua configuração de Lindy IA difere de um fluxo de automação básico no n8n?
Lindy AI usa raciocínio de LLM para tomar decisões contextuais no meio do fluxo de trabalho, ela não apenas aciona ações, ela entende a intenção. n8n lida com lógica determinística e roteamento de API. Eu combino ambos para que Lindy cuide da camada de inteligência enquanto n8n gerencia a execução e o pipeline de dados por baixo.
Quais modelos de LLM você configura para os agentes CrewAI e como você lida com a seleção de modelos por papel do agente?
Configuro modelos diferentes por papel de agente usando OpenAI, Anthropic Claude, Google Gemini ou Mistral via OpenRouter. Agentes de pesquisa geralmente rodam em modelos mais capazes, enquanto agentes de execução usam modelos mais rápidos e baratos, equilibrando desempenho e custo de tokens em todo o pipeline de IA agentic.
Como você orquestra a colaboração de múltiplos agentes no CrewAI e qual padrão de execução você usa por padrão?
Eu configuro agentes com papéis definidos, objetivos e histórias de fundo usando o processo sequencial ou hierárquico do CrewAI. Para a maioria das configurações, eu uso o método hierárquico, onde um agente gestor delega tarefas para agentes trabalhadores especializados, proporcionando uma execução estruturada, auditável e com risco mínimo de alucinações.
Você consegue integrar um sistema de múltiplos agentes CrewAI diretamente em um fluxo de trabalho n8n existente ou automação Make com?
Sim. Eu exponho agentes CrewAI como endpoints de API ou webhooks que n8n e Make com podem acionar nativamente. Isso significa que sua pilha de automação de fluxo de trabalho existente permanece intacta enquanto CrewAI cuida da camada de raciocínio agentic, sem necessidade de reconstrução completa.
Como você implementa RAG dentro de um fluxo de trabalho CrewAI ou Lindy AI para respostas de agentes baseadas em conhecimento?
Eu crio pipelines RAG usando LangChain com bancos de dados vetoriais como Pinecone ou Chroma. A ferramenta de busca é atribuída ao agente CrewAI relevante, para que ele consulte sua base de conhecimento antes de responder. Para Lindy IA, conecto os armazéns de documentos via integração de API, assim os agentes respondem a partir do seu negócio real
O que é um ciclo de agente "auto-cura"?
Quando uma tarefa dá erro, o agente lê o erro, ajusta sua abordagem e tenta novamente automaticamente, ao invés de parar e esperar por um humano toda hora.
Quais opções de banco de dados você suporta?
PostgreSQL com SQLAlchemy para controle total, ou Supabase quando você quer um backend Postgres gerenciado com menos trabalho de setup.
Onde você implanta o sistema finalizado?
Onde você precisar: Railway, Render, AWS ou seu próprio VPS (incluindo Hetzner), com CI/CD através do GitHub Actions.
Tenho um roadmap maior de multi-agentes (mais de 10 agentes). Isso consegue escalar?
Sim. Eu projeto a camada de orquestração para ser modular desde o começo, então adicionar novos agentes depois é mais questão de configuração, não de reconstrução.
Isso consegue se conectar ao meu frontend existente?
Sim. Eu crio um backend em FastAPI ou Node.js que se conecta a qualquer frontend via REST API ou WebSockets para atualizações em tempo real.
