eu vou construir automação de fluxo de trabalho com IA, agentes de IA, agentes de voz, pipelines rag em python

Eu uso LangGraph quando sua lógica de negócios exige gestão rigorosa de estado, etapas de aprovação e loops de controle determinísticos, e AutoGen, OpenaAI Agents, Google ADK, Crew AI, Agno etc quando você precisa de colaboração dinâmica entre vários agentes para resolver tarefas complexas de pesquisa ou extração de dados.

Usando frameworks como Vapi, Retell AI ou LiveKit combinados com Twilio, eu conecto modelos de voz em tempo real diretamente aos seus APIs de backend e ao CRM (como HubSpot, Salesforce ou GoHighLevel). O agent de voz pode buscar detalhes da chamada, coletar informações durante a ligação e atualizar os registros no banco de dados

Sim! Usando Ollama para LLMs locais de código aberto, PostgreSQL (pgvector) para busca por vetor e ambientes Docker em contêiner hospedados nos seus servidores AWS/GCP, podemos construir pipelines sem vazamento de dados, onde dados sensíveis da empresa nunca saem para APIs externas.

Com certeza. Eu elaboro pontes assíncronas em Python usando FastAPI e webhooks que disparam fluxos de IA automaticamente quando surgem leads no CRM, uploads de dados brutos ou atualizações no banco de dados, executando tarefas e enviando dados estruturados de volta para o seu CRM ou Google Sheets.

Sim, ofereço suporte completo ao cliente mesmo após a entrega.

Sim, construo scripts que utilizam scikit-learn, tensorflow, nltk, scipy, Pandas e numpy para fornecer ferramentas de decisão e previsão de alta qualidade com IA.

O MCP oferece uma arquitetura aberta e padronizada que permite que agentes de IA inspecionem capabilities com segurança, acessem ferramentas e consultem fontes de dados dinamicamente. Ele cria uma interface robusta entre LLMs e a infraestrutura da empresa, sem depender de scripts de API rígidos de uso único.