Vou criar um sistema de IA multiagente de nível de produção para o seu negócio

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Sushma Sharma
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a production grade multi agent ai system for your business
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Sobre este Serviço

Tradução automática

Eu projetei e implementei pipelines de IA multi-agente em sistemas de escala empresarial, com recuperação paralela, pontuação de confiança, escalonamento com intervenção humana e rastreabilidade completa da fonte.

Um sistema que criei identificou US$ 0,8 milhão em valor de negócio ao automatizar a comparação de documentos complexos em centenas de páginas.


Se você precisa de um agente que recupera, raciocina e age de forma confiável com seus dados de negócio, e não apenas um wrapper de chatbot, esse é o serviço certo.


O que eu construo:

- Orquestração de agentes baseada em ReAct com LangGraph

- Pipelines RAG de múltiplas fontes com detecção de alucinações

- Pontuação de confiança e roteamento de fallback

- Monitoramento de produção e pipelines de avaliação

- Código fonte completo, documentação e entrega final

  • Tipo de bot

    • Atendimento ao cliente e suporte
    • E-commerce e pagamentos
    • Agendamento e assistência
    • Aprendizado e desenvolvimento
    • Saúde e bem-estar
    • Viagem e transporte
    • Serviços de comida e restaurante
    • Notícias e atualizações de informações
    • Pesquisas e coleção de feedback

  • AI engine

    • Gemini
    • Open AI GPT
    • Grok
    • LangChain
    • LLaMA
    • fluxo tensor
    • Claude.ai
    • ChatGPT
    • Ollama

  • Linguagem de programação

    • Python
    • React
    • PyTorch

  • Ferramentas e estruturas

    • Criador de chatbots da HubSpot
    • n8n

  • Plataformas

    • WhatsApp
    • SMS / mensagens de texto
    • Slack
    • Microsoft Teams

Conheça mais sobre Sushma Sharma

Sushma Sharma

AI Engineer

  • A partir deÍndia
  • Membro desdejun. de 2026
  • Responde em aprox.:1 hora

  • Idiomas

    Inglês
AI Engineer with 5+ years of experience designing and building AI systems: 🔹 Multi-agent & agentic AI: Built ReAct-based LLM workflows for automated proposal generation. A Multi-RAG framework I designed identified $0.8M in margin leakage in customer proposals. 🔹 RAG & retrieval optimization: Improved retrieval accuracy by 20% using semantic query enhancement. Built GenAI risk assessment workflows for safety documentation. 🔹 LLMOps: Evaluation pipelines, prompt testing, and model performance monitoring for enterprise AI. Communicate well with cross-functional teams.

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