Olá, meu nome é

Gliverson Almeida

Eu construo infraestrutura utilizando agentes de IA.

Aplico DevOps, automação e inteligência artificial para criar operações mais confiáveis, eficientes e preparadas para escalar.

Sobre Mim


Sou profissional de Infraestrutura, DevOps e Automation Engineering, com foco em ambientes confiáveis, escaláveis e bem observados.

Atuo como Analista de Infraestrutura e SRE na ChatGuru, trabalhando com operação, troubleshooting, automação e melhoria contínua de sistemas.

Também aplico agentes de IA e automações para reduzir tarefas manuais, conectar processos e levar soluções úteis até produção com segurança.

Meus Projetos


Agente de IA para Automação de Tarefas

Agente autônomo construído com LangChain e CrewAI que lê, decide e executa ações em workflows reais.

LangChain CrewAI Python FastAPI

Pipeline RAG com LLMs Locais

Sistema de perguntas e respostas sobre documentos privados usando RAG. Roda localmente com Ollama e LlamaIndex.

LlamaIndex FAISS Ollama Python

Automação Inteligente com n8n + LLM

Fluxos de automação no-code/low-code potencializados por IA integrando webhooks, APIs e modelos de linguagem.

n8n OpenAI API Webhooks Docker

Monitor de Infra com Detecção de Anomalias

Monitoramento em tempo real com alertas baseados em ML detectando padrões anômalos automaticamente.

Python Prometheus ML AWS

Pipeline CI/CD com FastAPI e GitHub Actions

Pipeline completo de CI/CD para aplicações FastAPI com automação de testes, build e deploy.

FastAPI GitHub Actions Docker Python

Automação de Rotinas com Ansible e Docker

Provisionamento automatizado de servidores Linux e deploy containerizado. Reduz 30% do tempo de execução.

Ansible Docker Python Shell Script

Artigos


Como construir um Agente de IA com LangChain do zero

Aprenda a criar um agente autônomo que usa ferramentas, toma decisões e executa tarefas complexas com LangChain e Python.

RAG na prática: respondendo perguntas sobre seus próprios documentos

Implemente um sistema de perguntas e respostas sobre documentos privados usando RAG, LlamaIndex e modelos locais com Ollama.

Dominando Docker Compose em produção: guia completo e prático

Um passo a passo completo para estruturar um docker-compose robusto com exemplos reais de YAML, healthcheck, perfis, logs e segurança.

CI/CD para times pequenos: pipeline enxuto, confiável e auditável

Aprenda a montar um pipeline prático com validação em PR, build versionado, deploy por ambiente e rollback seguro.

Monitoramento orientado a ação: de dashboards a decisões

Um guia para definir métricas certas, alertas acionáveis e rotinas de resposta para reduzir incidentes e melhorar performance.

Vamos criar algo que faça diferença.