Multi-Agentes • Google Cloud & BigQuery CrewAI • Vertex AI • RAG Pipelines

Engenharia de Agentes & RAG

Inteligência Artificial, Vertex AI & Data Pipelines

Empresas com alto volume de atendimentos e operações de campo sofrem com chamados desestruturados no WhatsApp, triagens lentas e perda de conhecimento técnico. Desenvolvemos ecossistemas multi-agente que orquestram a triagem, enriquecem Data Warehouses e geram documentações padronizadas com precisão.

Documentação no Google Cloud Testar Simulador de Triagem

Contexto & Gargalo Operacional

Grandes operações de suporte técnico recebem centenas de chamados não estruturados simultaneamente por mensageria instantânea (WhatsApp). Técnicos em campo sofriam com lentidão de resposta e ausência de histórico consolidado.

A Arquitetura de Solução

Construção de esteiras serverless em Node.js e Python (Cloud Run) conectando webhooks de FieldControl e TomTicket ao Vertex AI com busca vetorial RAG e ingestão imediata em tabelas particionadas do BigQuery.

Métricas Mensuradas

Redução de 60% no tempo de resposta inicial a chamados de suporte.
100% de integridade transacional sem duplicação no Data Warehouse.
Acurácia de RAG de 99.4% na recuperação de procedimentos técnicos.

Links & Referências

Google Cloud Vertex AI GitHub Oficial LinkedIn do Autor

Simulador de Triagem Multi-Agente em Tempo Real

Live Agent Sim

Selecione o Cenário de Chamado Técnico:

> [Webhook WhatsApp Receiver] Ingestão: "Roteador do cliente caiu na rota Zona Sul"

[Agente 1 • Triador] Classificação: P1 Crítico • Rota Zona Sul despachada

[Agente 2 • RAG Specialist] Procedimento padrão #402 recuperado no BigQuery Vector Search

[Agente 3 • Data Ingestor] Evento persistido no DW Cloud Run (Latency: 38ms)

✓ Triagem autônoma concluída em 840ms Pipeline Vertex AI 2.5

Acervo Visual & Arquitetura

Mídias de IA & Agentes na Galeria Geral

Convergência biomecânica, diagramas de rede neural e arquiteturas em nuvem.

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