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Vou construir um agente de IA com chamada de ferramenta, memória e implantação em produção
Logan
Sobre este Serviço
Tradução automática
Eu construo o sistema ao redor do agente — as ferramentas que ele pode chamar, a memória que mantém, o passo onde um humano aprova e o painel que mostra quanto custou. Um agente sem esses elementos é uma demonstração, não algo que você possa rodar na segunda-feira.
O QUE EU REALMENTE ENTREGUEI
- Ganhei o AX AI Hackathon 2026 na Coreia do Sul ao transformar um trabalho manual de 5 horas
em 3 minutos
- Uma pipeline que ainda opero: 56 rotas de API, 14 tabelas, 9 conjuntos de regras por campo
- Reduzi o custo de IA por item pela metade usando batching — 32 itens por $2,08, medido
- Um coletor agendado puxando de 36 países, rodando hoje
REGRAS QUE NÃO QUEBRO
- O agente para antes de qualquer coisa irreversível. Uma pessoa aperta enviar
- Cada chamada externa tem um timeout e uma fallback
- Você vê o custo por execução, não uma fatura surpresa no final do mês
- A escolha do modelo e seu preço estão escritos no plano antes de eu construir
COMO FUNCIONA — sem longas idas e vindas
1. Você descreve o trabalho passo a passo no formulário de requisitos. Eu te dou o
modelo, você preenche as lacunas
2. Eu retorno um plano escrito: o que o agente faz, o que fica a cargo do humano, quanto
vai custar por execução
3. Você aprova. Eu construo, implanto e entrego o código fonte
Eu trabalho de forma assíncrona e por escrito. Sem chamadas necessárias.
Conheça mais sobre Logan
Logan
Full Stack Web and AI Development, Plan to Deploy
- A partir deCoreia do Sul
- Membro desdejul. de 2016
Idiomas
Coreano, Inglês
I built and run CCgather, the global Claude Code usage leaderboard: 186 developers across 27 countries, 2.64 trillion tokens of usage tracked to date. I rank #3 on it worldwide, so I push these tools as hard as anyone I build for. I won the AX AI Hackathon 2026 in South Korea by turning a 5-hour manual task into 3 minutes, and I build that same automation for clients: AI pipelines that remove repetitive work, plus the product around them. Planning, design, development, deployment. Next.js, TypeScript, Supabase, Cloudflare.
Tradução automática
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Perguntas frequentes
Tradução automática
Como isso é diferente de um chatbot?
Um chatbot responde. Um agente age — ele consulta seus sistemas, produz o documento, arquiva o registro e passa para o próximo passo. A janela de chat é opcional.
Quais modelos de IA você usa?
Qualquer que se encaixe no trabalho. Eu nomeio o modelo e o custo esperado por execução em um plano escrito, e você aprova antes de eu construir qualquer coisa.
Quem paga pelo uso da API do modelo?
Você, na sua conta. Eu nunca cobro pelo uso do modelo através de mim. Compartilhe uma chave ou eu te guio na criação de uma.
O que conta como uma ferramenta?
Uma ação que o agente pode chamar, como escrever uma linha em uma planilha, criar um ticket ou verificar estoque. Leitura e escrita contam separadamente.
Pode rodar sem supervisão?
Sim, em uma agenda. Se uma execução falhar, você recebe um alerta. Qualquer coisa irreversível para e espera uma pessoa, então uma execução sem supervisão não pode enviar ou cobrar por conta própria.
E se o agente errar alguma coisa?
É para isso que serve a porta de aprovação. Desde o padrão, uma pessoa revisa antes de qualquer coisa irreversível sair, e a decisão é registrada.
Em que plataforma você constrói?
Cloudflare Workers, D1 e R2. O agente roda na borda com gatilhos agendados e armazenamento de objetos embutido, então não há servidor para alugar nem conta de infraestrutura mensal para você.
Como você mantém os custos de operação baixos?
Batching ao invés de chamadas em tempo real. Na minha pipeline, isso reduziu 32 itens para $2,08, medido. O plano premium adiciona um limite de orçamento.
Eu recebo o código-fonte?
Tudo isso, mais um guia de execução. Nada está ligado a um servidor meu.
Precisamos de uma ligação?
Não. Formulário de requisitos, depois um plano escrito para sua aprovação, e então a entrega. Tudo por escrito, na sua agenda.
