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AI Engineering
AI Engineering Lab
Laboratório de experimentos com LLMs, RAG, agents, MCP, Ollama, LangChain e LangGraph.
Em desenvolvimentoRepositório →
Problema
Demonstrações de IA costumam ser demos superficiais. Falta evidência de engenharia: arquitetura, orquestração, avaliação e integração com ferramentas reais.
Solução
Um lab estruturado com pipelines de agents, recuperação aumentada (RAG), MCP para ferramentas, LLMs locais e fluxos de automação que vão de work item até merge request.
Arquitetura
- Work Item → Orchestrator → AI Agent
- Agent com ferramentas via MCP
- RAG sobre bases técnicas locais
- LLM local com Ollama quando aplicável
- Fluxo Code → Tests → Review → Merge Request
Tecnologias
- LLMs
- RAG
- LangChain
- LangGraph
- MCP
- Ollama
- Python
- TypeScript
Funcionalidades
- AI Agents
- RAG
- MCP tools
- LLM local
- Automação de desenvolvimento
- Agentes especializados
Desafios
- Orquestrar agents sem loops frágeis
- Qualidade de retrieval em RAG
- Observabilidade de decisões do agent
Resultado
- Catálogo de experimentos reproduzíveis
- Padrões para agents e ferramentas MCP
- Base para automação de desenvolvimento assistida por IA