Criar Agente personalizado
Qual a melhor forma de criar um agente de IA personalizado para acompanhar empreendedores? Quais APIs vocês recomendam?
Estou desenvolvendo uma plataforma voltada para empreendedores e startups e queremos adicionar um agente de IA que acompanhe o usuário durante toda a jornada da startup.
A ideia é que não seja apenas um chatbot genérico. O agente deveria entender em qual fase o empreendedor está e manter contexto sobre o projeto, por exemplo:
Ideação → Validação do problema → Validação da solução → MVP → Modelo de negócio → Go-to-market → Tração
Exemplo: o usuário cadastra sua startup, conversa com o agente, responde algumas perguntas e o sistema registra o progresso. Quando ele voltar posteriormente, o agente saberia o que já foi feito e poderia recomendar os próximos passos.
Estamos pensando em desenvolver o backend dessa parte em Python/FastAPI, mantendo dados e progresso no PostgreSQL.
Minha principal dúvida é sobre a arquitetura e os modelos/APIs.
Estou pesquisando opções como OpenRouter, Gemini, Groq e outras APIs de LLMs, mas gostaria de evitar ficar preso a um único provedor. A ideia seria ter uma camada própria e poder trocar de modelo dependendo da tarefa, custo ou disponibilidade.
Para quem já desenvolveu algo parecido:
- Vale a pena usar OpenRouter como camada para acessar vários modelos ou é melhor integrar diretamente Gemini/Groq/etc.?
- Quais APIs/modelos vocês recomendariam para um MVP com custo baixo?
- Para criar esse tipo de agente personalizado, vocês usariam apenas prompts + banco de dados ou alguma framework de agentes?
- LangChain/LangGraph faz sentido nesse cenário ou adicionaria complexidade desnecessária?
- Para memória de longo prazo do usuário, PostgreSQL é suficiente ou vocês utilizariam também vector database/RAG?
- Existem APIs com free tier razoável para desenvolver e validar o MVP?
- Como vocês estruturariam esse agente para que futuramente seja possível trocar de modelo sem precisar reconstruir o sistema?
Não queremos treinar um modelo do zero. A intenção é construir nossa própria lógica/agente em cima de LLMs existentes, mantendo controle sobre contexto, etapas da jornada e dados do empreendedor.
Qual arquitetura vocês escolheriam hoje para começar esse projeto?