AI Platform
Camada de agentes, gateway MCP em Go e busca na base de conhecimento.
Eliseu Santos · Aracaju
Oi, eu sou o Eliseu.
const eliseu = agent({ role: 'Tech Lead · AI Platform', focus: ['agentes', 'MCP', 'RAG'], stack: ['Go', 'Python', 'TypeScript'], guardrails: { evals: true, rollout: 'gradual' }, ship: () => 'produção, com testes e review',});// sem confiança? passa pra uma pessoa handoff → atendente
tools.call
01 Como trabalho com IA
Da issue ao pull request
Em cima de um gateway MCP em Go que eu idealizei roda um agente que pega uma issue e abre o PR.
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01
Issue
Alguém do time abre uma issue do jeito de sempre: o problema e o que precisa estar pronto no fim.
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02
Contexto
Antes de mexer no código, o agente lê a documentação e os ADRs do serviço. Sem esse contexto ele chuta.
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03
Ferramentas via MCP
Repositório, CI e logs chegam ao agente pelo gateway MCP. Ele só enxerga as ferramentas liberadas para ele.
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04
Pull request
O agente abre o PR com a mudança, os testes e uma descrição do que fez.
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05
Review
Uma pessoa do time revisa como revisaria qualquer outro PR e decide se entra.
02 Plataforma
Onde eu mexo no dia a dia
Agente só funciona se banco, fila e deploy estiverem funcionando. Antes de chegar na IA eu passei por todas essas camadas.
Backend
Serviços em Go e NestJS, mensageria com RabbitMQ.
Infra
Kubernetes com ArgoCD e Datadog para saber o que está acontecendo.
Multi-tenant
Vários clientes no mesmo sistema, com identidade centralizada e feature flag por cliente.
Frontend
Foi onde passei a maior parte da carreira, de React a design system.
Liderança
Padrão de arquitetura, review, ADR e acompanhar o crescimento de cada pessoa do time.
03 Escrita
Artigos recentes
Escrevo sobre o que aparece no trabalho: IA no dia a dia do time, estabilidade, arquitetura e carreira.
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04 Trajetória
Por onde passei
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