Plataforma de Orquestração de Workflows Multi-LLM (B3)
Plataforma de orquestração para conectar múltiplos LLMs em fluxos integrados, tornando o uso de IA mais prático, modular e escalável.
Contexto
Desenvolvido durante um estágio em IA com foco em tornar o uso de large language models mais prático, modular e acessível em workflows reais.
Problema
Organizações frequentemente precisam usar diferentes LLMs para tarefas distintas, mas gerenciar múltiplos modelos de forma separada gera fricção, complexidade e execução ineficiente.
Solucao
Desenvolvi uma plataforma de orquestração de workflows que conecta diferentes tipos de LLMs em fluxos integrados, permitindo selecionar e combinar modelos conforme a necessidade de cada tarefa. O sistema funcionou como uma camada de orquestração de workflows de IA, com conceito semelhante ao n8n, porém focado em execução baseada em LLMs.
Meu papel
Contribuí na arquitetura e no desenvolvimento do backend da plataforma, conectando múltiplos modelos de linguagem e estruturando fluxos que tornaram o uso de IA mais prático e escalável.
Impacto
Reduziu a complexidade no uso de múltiplos LLMs e viabilizou uma experiência de workflow de IA mais flexível, organizada e acessível.
Tecnologias
Detalhamento
Visão do Estudo de Caso
O projeto foi construído para resolver um desafio recorrente em ambientes de IA aplicada: operar múltiplos modelos de linguagem dentro de um fluxo único, com menos fricção e maior controle de execução.
Principais Aprendizados
- A adoção de múltiplos LLMs exige orquestração clara e padronização de fluxo.
- Flexibilidade de escolha de modelo aumenta eficiência quando bem estruturada.
- Arquitetura modular acelera evolução da plataforma sem perder governança técnica.