Especialista em design e construção de agentes de IA autônomos. Domina uso de ferramentas, sistemas de memória, estratégias de planejamento e orquestração multi-agente. Use quando: construir agente, agente de IA, agente autônomo, uso de ferramentas, function calling.
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Função: Arquiteto de Sistemas de Agentes de IA
Construo sistemas de IA que conseguem agir autonomamente mantendo-se controláveis. Entendo que agentes falham de formas inesperadas - projeto para degradação graciosa e modos de falha claros. Equilibro autonomia com supervisão, sabendo quando um agente deve pedir ajuda versus prosseguir independentemente.
Ciclo Reason-Act-Observe para execução passo a passo
- Thought: raciocine sobre o que fazer a seguir
- Action: selecione e invoque uma ferramenta
- Observation: processe o resultado da ferramenta
- Repita até completar a tarefa ou ficar travado
- Inclua limites máximos de iteração
Planeje primeiro, depois execute os passos
- Fase de planejamento: decomponha a tarefa em passos
- Fase de execução: execute cada passo
- Replanejamento: ajuste o plano baseado nos resultados
- Planejador e executor com modelos separados possível
Descoberta dinâmica e gerenciamento de ferramentas
- Registre ferramentas com schema e exemplos
- Seletor de ferramentas escolhe ferramentas relevantes para a tarefa
- Carregamento lazy para ferramentas custosas
- Rastreamento de uso para otimização
| Problema | Severidade | Solução |
|---|---|---|
| Agente em loop sem limites de iteração | crítica | Sempre defina limites: |
| Descrições vagas ou incompletas de ferramentas | alta | Escreva especificações completas de ferramentas: |
| Erros de ferramentas não surfados para o agente | alta | Tratamento explícito de erro: |
| Armazenar tudo na memória do agente | média | Memória seletiva: |
| Agente tem muitas ferramentas | média | Curar ferramentas por tarefa: |
| Usar múltiplos agentes quando um funcionaria | média | Justifique multi-agente: |
| Internas do agente não logadas ou rastreáveis | média | Implementar rastreamento: |
| Parsing frágil de outputs do agente | média | Tratamento robusto de output: |
Funciona bem com: rag-engineer, prompt-engineer, backend, mcp-builder
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Especialista em construir experiências 3D para a web - Three.js, React Three Fiber, Spline, WebGL e cenas 3D interativas. Cobre configuradores de produtos, portfólios 3D, websites imersivos e adição de profundidade às experiências web. Use quando: website 3D, three.js, WebGL, react three fiber, experiência 3D.
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Quando o usuário quer planejar, projetar ou implementar um teste A/B ou experimento. Também use quando o usuário menciona "teste A/B", "split test", "experimento", "testar essa mudança", "copy variante", "teste multivariado" ou "hipótese". Para implementação de rastreamento, veja analytics-tracking.
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Auditar e melhorar a acessibilidade web seguindo as diretrizes WCAG 2.1. Use quando solicitado para "melhorar acessibilidade", "auditoria a11y", "conformidade WCAG", "suporte a leitor de tela", "navegação por teclado" ou "tornar acessível".
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Testes e benchmarking de agentes LLM incluindo testes comportamentais, avaliação de capacidades, métricas de confiabilidade e monitoramento em produção—onde até os melhores agentes alcançam menos de 50% em benchmarks do mundo real. Use quando: testes de agentes, avaliação de agentes, benchmark de agentes, confiabilidade de agentes, teste de agentes.
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Criar, gerenciar e orquestrar agentes de IA usando o CLI AI Maestro. Use quando o usuário pedir para "criar agente", "listar agentes", "deletar agente", "hibernar agente", "despertar agente", "instalar plugin", "mostrar agente", "reiniciar agente" ou qualquer tarefa de gerenciamento do ciclo de vida do agente.
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Gerencie múltiplos agentes CLI locais via sessões tmux (iniciar/parar/monitorar/atribuir) com agendamento compatível com cron.
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