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Klauber Fischer

AI Engineer

LLM Applications · Multi-Agent Systems · RAG · Automation

Klauber Fischer

Construindo um mundo novo com IA

Desenvolvo produtos de IA que saem do protótipo e geram resultado no mundo real. Meu foco é transformar modelos de linguagem em sistemas confiáveis para operação, decisão e crescimento de negócio.

Projetos em Produção

Trippin'
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AI Agents

✈️ Trippin'

Informe destino e datas. Quatro agentes de IA trabalham em paralelo e entregam três roteiros completos — econômico, conforto e premium — com voos, hospedagem, atividades diárias, mapa interativo e PDF para download. Custo médio por geração: ~$0,006 USD.

Problema

Planejar viagem é demorado: pesquisar voos, hotéis e atividades em sites separados, montar roteiro manualmente e ainda comparar preços entre perfis de viagem diferentes.

Pipeline
  1. Agente de Voos — pesquisa e seleciona opções por tier
  2. Agente de Hotéis — hospedagem alinhada ao perfil
  3. Agente de Atividades — roteiro diário com georreferenciamento
  4. Arquiteto — consolida os 3 tiers e estima custos totais
Python FastAPI Next.js CrewAI PostgreSQL Redis
Vértice AI
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AI Agents

🤖 Vértice AI

Atendimento autônomo inteligente com RAG avançado e orquestração multi-agente. Sistema de suporte full-stack com coordenação multi-agente, recuperação híbrida e observabilidade pronta para produção. Construído para lidar com consultas reais de clientes de forma autônoma.

Por que existe?

No e-commerce, equipes de atendimento lidam com alto volume de perguntas repetitivas — sobre políticas, estoque e processos internos. Este sistema demonstra como agentes de IA especializados podem absorver essa demanda, liberando pessoas para tarefas de maior valor.

Pipeline
  1. Recuperação (Vetorial + BM25)
  2. Reranqueamento semântico
  3. Seleção de contexto — ou consulta SQL direta
  4. Geração fundamentada
  5. Validação + score de confiança
Python Claude API RAG Streamlit LangFuse
Sentinela AI
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LLMOps

🛡️ Sentinela AI

Plataforma open-source que captura cada trace do seu LLM em produção, avalia faithfulness e qualidade automaticamente, e dispara alertas antes que o problema chegue no usuário. Integração em 3 linhas de código.

Problema

Modelos de linguagem degradam silenciosamente em produção. Uma mudança de prompt, um dado novo, e a qualidade despenca — sem ninguém perceber até o usuário reclamar.

Impacto

Times identificam regressão cedo, corrigem antes de impactar usuários e escalam IA com confiança e rastreabilidade total.

Python FastAPI Streamlit PostgreSQL Redis OpenAI Docker
TradeScan
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FinOps

🎲 TradeScan

A maioria dos traders valida setups em planilhas. TradeScan roda 1000+ simulações Monte Carlo, testa walk-forward e aplica filtro de CNN para separar padrões reais de ruído estatístico — tudo sobre dados reais da B3, com 30+ condições configuráveis e 13 setups pré-calibrados para WIN.

Problema

Traders tomam decisões de risco com backtests superficiais feitos em planilhas — sem validação estatística e sem resistência a condições reais de mercado.

Impacto

Validação rigorosa antes de arriscar capital real — Monte Carlo, walk-forward e IA como filtro final de padrões.

Python FastAPI React DuckDB PyTorch
Data Navigator
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Data

🗂️ Data Navigator

Catálogo inteligente conectado ao Databricks Unity Catalog: busca semântica por embeddings, agente conversacional que responde perguntas sobre schemas em linguagem natural e dashboard de qualidade com monitoramento de nulidade e duplicações.

Problema

Times de dados perdem horas procurando qual tabela usar, o que cada campo significa e se os dados estão íntegros — e dependem de tickets para engenharia para respostas simples.

Impacto

Qualquer pessoa do time encontra, entende e confia nos dados sem precisar abrir um único ticket para engenharia.

Python Django PostgreSQL Docker OpenAI LangChain
O Postador
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Automation

📱 O Postador

Agente conversacional que transforma um briefing em post completo — legenda, hashtags por plataforma, prompt de imagem e geração visual com DALL-E. Pipeline LangGraph de 6 nós especializados com RAG para manter voz de marca consistente entre publicações.

Problema

Criar conteúdo para redes sociais consome tempo, gera retrabalho e fica inconsistente entre plataformas — especialmente quando não há equipe de marketing dedicada.

Impacto

Do briefing ao post pronto em minutos — com imagem gerada, hashtags otimizadas por plataforma e voz de marca preservada.

Python FastAPI LangGraph OpenAI Image Gen
Markito's — AI Marketing Agency
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AI Agents

📣 Markito's

5 agentes especializados trabalhando em equipe: pesquisa de mercado em tempo real (DuckDuckGo), definição de estratégia, redação de copy, diretor criativo com loop de revisão (nota < 7 volta para reescrita) e adaptação por canal. Do briefing à campanha completa.

Problema

Criar campanhas completas exige coordenação entre pesquisa, estratégia, copy e canais — processo lento, caro e impossível de escalar sem uma equipe grande.

Impacto

Uma ideia entra, uma campanha estruturada sai — com pesquisa real de mercado, copy revisado e conteúdo pronto por canal.

Python LangGraph LangChain Streamlit

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