Publicações recentes do meu canal.
Minha atuação conecta a experiência de quem usa o produto à arquitetura que sustenta a IA.
Os estudos de caso mostram duas frentes complementares: uma plataforma de operações com assistência por IA e um núcleo de execução de agentes com aprovação humana e retomada.
Três formas de aplicar IA que você pode examinar nos projetos abaixo.
Organizar informações, tarefas e próximas ações em um produto utilizável.
Na plataforma de operações, isso se traduz em dashboard, pipeline, propostas e assistência com acesso controlado às ferramentas da aplicação.
Estruturar o caminho entre intenção, proposta, revisão e execução.
No runtime de agentes, uma aprovação pertence à proposta exata: alterações, fontes revogadas ou contexto incompatível impedem a continuidade.
Definir como um sistema consulta fontes externas, valida respostas e interrompe operações inválidas.
Os conectores analisados têm negociação de recursos, limites de espera, repetição controlada e verificações de paginação.
Quatro estudos de caso: necessidade, arquitetura, decisões e resultados verificáveis. Veja a síntese abaixo ou abra um cartão para ler o briefing completo.
Pipeline, tarefas e indicadores em uma aplicação demonstrável. No backend, uma assistência com LLMs consulta ferramentas autorizadas; seus controles foram exercitados em 23 testes locais. A demo usa dados sintéticos e simula os serviços externos.
Um runtime para organizar propostas, aprovações e retomada de agentes. Os controles de execução e integração têm 41 testes locais; os componentes de observabilidade somam 30 testes em uma linha de desenvolvimento separada.
Animações ilustrativas dos projetos. A demonstração usa dados sintéticos. Os briefings detalham o escopo de implementação e das validações locais.
ESTUDO DE CASO / 01
Demo online · controles de IA validados localmente
Acompanhar contatos, tarefas, propostas e etapas comerciais exige relacionar informações para decidir o próximo passo.
Uma assistência por IA precisa consultar esses dados respeitando o acesso de cada pessoa e as operações permitidas.
Uma aplicação de operações com dashboard, pipeline, tarefas, propostas e indicadores, acompanhada de um backend de assistência com LLMs.
A demonstração independente permite experimentar a organização do produto sem acessar dados ou serviços do cliente.
Produto e interface
Dashboard, pipeline, tarefas e propostas
API e contexto
Identidade, permissões e entradas validadas
Modelo e ferramentas
Interpretação, tool calling e limites
A interface se comunica com a API.
Ferramentas semânticas no lugar de SQL livre gerado pelo modelo.
Essa fronteira mantém as permissões no servidor e permite testar as regras de acesso com respostas controladas do provedor.
Estruturação da solução, organização dos módulos e da experiência de uso, decisões de assistência e acesso a dados, condução da implementação de interface e backend, cenários de validação e demonstração independente.
Produto demonstrativo navegável e controles locais exercitados para chat, contexto, ferramentas e autorização.
Memória e recuperação textual SQL estão implementadas, com validação em PostgreSQL real pendente.
A demo simula integrações externas; a execução integrada com banco e provedor real não foi certificada neste recorte.
ESTUDO DE CASO / 02
Componentes validados localmente · integração em desenvolvimento
Um agente pode tentar usar uma fonte inadequada, executar uma proposta que mudou após a revisão ou retomar uma tarefa em duplicidade.
Essas condições exigem controles na arquitetura, além das instruções dadas ao modelo.
Um núcleo de execução (runtime) de agentes que separa solicitação, proposta, autorização, aprovação e execução.
Os conectores tratam recursos MCP e leituras REST; a continuidade depende de estados e condições explícitas para avançar ou interromper.
Proposta e fonte
Contexto autorizado e capacidade requerida
Aprovação e estado
Revisão da versão exata e condições de avanço
Execução e retomada
Posse da tarefa e registro de conclusão
O servidor vincula a fonte à organização e à capacidade necessária.
Negar fontes ambíguas e invalidar a autorização quando a proposta muda.
A conclusão é registrada antes de anunciar sucesso; a lógica de posse e retomada foi exercitada localmente com armazenamento em memória.
Definição das fronteiras de execução, estruturação dos estados e das regras de aprovação, condução da implementação de componentes e conectores e validação de cenários de falha.
No módulo separado de observabilidade: integridade de evidências e minimização de telemetria.
Cenários locais verificam rejeição de fonte revogada, aprovação incompatível, proposta alterada, retomada concorrente, negociação de protocolo e falhas de leitura.
Os testes de retomada demonstram a lógica local, sem atribuir locks de banco ou recuperação operacional a essa prova.
Os testes utilizam provedores, transportes e armazenamento simulados.
Competências apresentadas pelo funcionamento dos sistemas. Cada frente mostra uma decisão concreta e permite examinar o projeto e o alcance de sua evidência.
Separação entre interface, API, contexto, modelo e ferramentas.
Na assistência operacional, o modelo solicita uma ferramenta semântica.
A API valida a entrada e o acesso antes de devolver dados sanitizados ao contexto.
Orquestração de propostas e ações por estados explícitos.
A retomada verifica a posse da execução e registra a conclusão antes de anunciar sucesso.
Os cenários locais usam modelo e armazenamento simulados.
Contratos para consultar informações externas sem entregar ao modelo acesso irrestrito.
O cliente MCP negocia capacidades e lista recursos; o conector REST/Microsoft Graph controla a origem e o escopo das páginas consultadas.
Erro de autorização não gera repetição indiscriminada.
Organização dos dados que podem compor uma resposta: contexto autorizado, contratos de métricas e memória com recuperação textual lexical.
Uma informação ausente precisa continuar reconhecível como ausente, em vez de virar uma resposta aparentemente válida.
As consultas e migrações de memória em PostgreSQL estão implementadas.
A validação em banco real permanece pendente; o mecanismo apresentado é textual, sem atribuir busca vetorial ao projeto.
Permissões estabelecidas no servidor, vínculo entre fonte e organização e sanitização das informações enviadas ao modelo.
Os controles verificam também os caminhos de recusa, fundamentais quando uma ação assistida pode produzir efeitos.
Fonte ausente, revogada ou ambígua bloqueia a leitura.
Diagnóstico que distingue sinal disponível, parcial e ausente.
Os componentes de telemetria têm validação local e continuam em desenvolvimento.
Sua ativação integrada e a cadeia completa de tracing não estão comprovadas neste recorte.
Separação das dependências de apresentação, API e persistência.
A demo pode ser acessada online.
Transformação de comportamentos esperados em critérios verificáveis: quais dados uma operação aceita, em que condições pode avançar e o que deve acontecer quando falha.
Contratos de entrada e testes negativos tornam essas decisões examináveis.
Entrada inválida, proposta alterada, fonte revogada e integração indisponível aparecem nos cenários registrados.
Os briefings documentam o que foi implementado, o que foi validado e o que falta verificar.
A ferramenta aparece junto da função que cumpre. Protocolos de integração e telemetria são identificados como protocolos, com o estágio de uso correspondente.
OpenRouter conecta o serviço ao modelo de linguagem.
MCP é um protocolo para conectar aplicações a recursos externos, usado na negociação e listagem de recursos; as capacidades do protocolo são verificadas antes de uma operação.
Fastify organiza as rotas do serviço de assistência, com entradas validadas por Zod.
PostgreSQL aparece nas consultas e migrações de memória textual.
Docker Compose define o ambiente não produtivo do runtime.
Experiência apresentada pelo escopo técnico dos projetos. Responsabilidades, resultados e estágio estão relacionados nos estudos de caso acima.
Atuação na conexão entre a experiência do produto e a assistência por IA.
Atuação nas fronteiras entre decisão assistida e efeito: condições de aprovação, fonte autorizada, posse da execução e comportamento dos conectores.
O aprofundamento mostra como essas decisões aparecem em estados, regras de recusa e cenários de retomada.
Relacionar a necessidade do produto a regras examináveis.
No runtime de agentes, isso inclui definir quando uma proposta pode avançar e quando uma mudança exige nova aprovação.
Separar interpretação, autorização e efeito.
No serviço de assistência, entradas são validadas e ferramentas têm operações delimitadas, em vez de consultas arbitrárias escolhidas pelo modelo.
Exercitar também entrada inválida, fonte revogada, erro de autorização e retomada concorrente.
Os relatórios identificam dependências simuladas e o alcance de cada cenário.
Manter arquitetura, decisões e estágio explícitos.
Uma demo, um teste local e um manifesto de infraestrutura comprovam aspectos diferentes; banco real e integrações precisam de validação integrada antes de serem apresentados como operação concluída.
Atuo em Engenharia de IA, arquitetura de soluções, agentes, automações e integrações. Podemos conversar sobre oportunidades remotas por CLT, PJ ou consultoria. Fale comigo pelo LinkedIn . Vamos discutir o desafio e os projetos que posso apresentar.
