Especializado em LangChain, RAG e LLMs em Produção
Transformo ideias em sistemas de IA que funcionam no mundo real. Do protótipo à produção, com foco em arquitetura, performance e escalabilidade.
Sou engenheiro de IA com experiência em construir sistemas de LLM que funcionam em produção. Minha especialidade é transformar modelos de linguagem em ferramentas úteis para negócios reais.
Trabalho com LangChain, LangGraph, RAG e agentes autônomos para criar soluções que vão além do chatbot básico - sistemas que entendem contexto, integram com APIs e executam tarefas complexas.
Como Engenheiro da ZDT Nexus, ajudo empresas a implementar IA de forma estratégica, focando em ROI mensurável e arquiteturas escaláveis.
Este site é meu espaço para compartilhar aprendizados, documentar projetos e conectar com a comunidade de IA.
Agente conversacional de vendas integrado ao WhatsApp que modela o funil comercial como grafo de estados explícito com LangGraph. Cada etapa do funil é um nó com responsabilidade única, qualificação, entendimento, apresentação, objeção e fechamento. Com transições determinísticas em vez de comportamento derivado de prompt único.
Agente de IA multi-empresa para consulta ao ERP TOTVS Protheus. Atende centenas de usuários de RH, logística e financeiro em múltiplas empresas, cada uma com banco de dados e sintaxe SQL diferente.
Plataforma própria de BPM com IA que substituiu o TOTVS Fluig em uma empresa em que trabalhei no nordeste, automatizando dezenas de processos internos.
Chamar uma API de LLM qualquer dev consegue. Entender o problema real antes de abrir o editor é outra história. Aprendi isso numa palestra para empreendedores no Sebrae.
O Claude Design virou referência não pelo que ele produz, mas por como ele foi construído. Seis padrões arquiteturais que aparecem nesse sistema podem ser extraídos e aplicados em qualquer agente vertical: jurídico, comercial, de RH, de operações.
Antes de qualquer pipeline de AI processar dados, alguém precisa inspecioná-los. Excel quebra com volumes reais. Python resolve o volume mas exige código para cada pergunta. Existe uma camada de ferramentas que fica no meio e que faz essa inspeção ser prática.
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