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Vou construir pipelines personalizados de agentes IA e fluxos de automação multiagentes
Saad Abdullah
Sobre este Serviço
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Cansado de chamadas únicas de LLM que não automatizam nada de verdade? Eu crio sistemas multiagentes onde os agentes de IA planejam, executam, comunicam e se autocorrigem de ponta a ponta.
Sou especialista em arquitetura de IA agentic. Meu trabalho inclui um pipeline automatizado de geração de vídeo com 5 agentes (Story Audio Video Edit Undo), construído com uma camada de abstração de ferramentas MCP, orquestração estilo LangGraph, contratos de estado Pydantic entre agentes, backend FastAPI com WebSocket ao vivo, e um agente de edição em linguagem natural + testes de reversão de versão 46/46.
O que posso criar para você:
- Pipelines multiagentes com arquitetura Supervisor/Worker ou sequencial
- Fluxos de trabalho LangGraph com lógica de nó personalizada, arestas e roteamento condicional
- Servidores de ferramentas MCP (Model Context Protocol) e integração de agentes com ferramentas
- Agentes que chamam APIs externas, processam arquivos, consultam bancos de dados ou controlam outras ferramentas
- Gerenciamento de estado com versionamento e rollback entre fases do agente
- Classificação de intenção em linguagem natural alimentando planejadores de ação automatizados
- Backends FastAPI expondo seu pipeline de agentes como uma API REST/WebSocket
- Sistemas independentes de provedor de IA (OpenAI, Gemini, Claude, Ollama swap sem reescritas)
Conheça mais sobre Saad Abdullah
Saad Abdullah
- A partir dePaquistão
- Membro desdefev. de 2024
- Última entrega2 anos
Idiomas
Inglês
I specialize in Agentic AI, GenAI, and MLOps. Built production-grade multi-agent systems with LangGraph and MCP, deployed Stable Diffusion inference on GPU cloud (RunPod), and shipped end-to-end ML pipelines with Airflow, MLflow, and Docker. Seeking an AI/ML Engineer role to own LLM-powered systems from architecture to deployment. I also do 2D/3D Unity game development and have expertise in C#
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Perguntas frequentes
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Preciso fornecer uma chave de API do OpenAI / Gemini?
Você precisará de uma chave para o provedor de LLM que desejar usar. Eu construo todos os sistemas para serem independentes do provedor — se você trocar de provedor depois, é uma mudança de configuração de uma linha, não uma reescrita. Também posso construir com Ollama para setups totalmente locais/offline.
Que informações preciso fornecer para começar?
Uma descrição clara do que você quer que o(s) agente(s) faça: a entrada, a saída desejada, quaisquer ferramentas ou APIs que o agente deve usar e quaisquer restrições (somente offline, LLM específico, etc.). Quanto mais específico, melhor.
Você consegue integrar com meu código existente?
Sim, envie uma mensagem primeiro com uma descrição breve da sua stack e eu confirmarei a compatibilidade antes de você fazer o pedido.
Você usa especificamente LangGraph?
Implemento orquestração estilo LangGraph e posso usar LangGraph diretamente ou construir lógica de grafo equivalente em Python puro (sem dependências extras). Você escolhe.
Vou conseguir entender e estender o código após a entrega?
Sim. Escrevo código de qualidade de produção com docstrings, um README e, quando aplicável, testes. Não entrego um script monolítico que ninguém consegue manter.
O que significa "camada de ferramentas MCP" e eu preciso dela?
MCP (Model Context Protocol) é uma forma de expor ferramentas para agentes de LLM de maneira estruturada e reutilizável. É útil para sistemas maiores onde múltiplos agentes compartilham as mesmas ferramentas. Para setups mais simples de um único agente, é opcional — vou recomendar a arquitetura certa para seu escopo.
