Vou desenvolver um agente de IA personalizado, chatbot ou automação de IA

Recursos de IA falham quando são apenas demonstrações, não produtos. Eu crio os que sobrevivem na produção.

Prova: RoboSayem, meu próprio agente de revisão de código de IA em Go, disponível no GitHub (github.com/robosayem). Ele lê diferenças de pull request, posta comentários de revisão inline e abre pull requests de correção para revisão humana. Também gerencio uma plataforma de hospedagem e uma plataforma de implantação em produção, então não escrevo apenas prompts, eu engenho ao redor do modelo.

O que você recebe:

Chatbots de IA baseados nos seus documentos e conteúdo, com respostas e fontes, não alucinações

Agentes de IA que chamam ferramentas reais: sua API, CRM, banco de dados ou scripts internos

Modelo-agnóstico: OpenAI, Anthropic ou modelos de código aberto hospedados por você

Barreiras de proteção: validação de entrada, limites de taxa, controles de custo, fallback quando o modelo falha

Transferência limpa: código que você possui 100%, prompts documentados, chaves de API permanecem na sua conta