Airsoft Manager é uma aplicação técnica que demonstra expertise na criação de sistemas multiagênticos sofisticados, utilizando ferramentas modernas como LangGraph (sobre LangChain). O objetivo é mostrar sua aptidão para integrar modelos neurais em fluxos complexos de forma controlada e escalável.
Visão Geral da Capacidade Técnica
- Uso do LangGraph, um framework open source, para orquestrar múltiplos agentes com estados próprios e controle de fluxo baseado em grafos (langchain-ai.github.io, ibm.com).
- Estruturação da aplicação por meio de nós (agentes) que realizam tarefas específicas — como inscrição, pagamento via PIX, gestão de times e pontuação — conectados entre si por arestas que definem como os dados e o estado fluem pelo sistema (blog.langchain.com, datacamp.com).
- Infraestrutura stateful que permite manter contexto e memórias entre agentes, facilitando ciclos como seleção automática de times ou atualização de pontuação ao longo do tempo (langchain-ai.github.io, medium.com).
Diferenciais Tecnológicos
| Elemento | Descrição |
|---|---|
| Orquestração gráfica | Fluxos definidos como grafos, podendo incluir loops e decisões condicionais (medium.com) |
| Visibilidade e debug | Total rastreamento do estado dos agentes para monitoramento e manutenção (langchain-ai.github.io, deeplearning.ai) |
| Modularidade e escalabilidade | Agentes especializados, substituíveis e extensíveis com facilidade (langchain-ai.github.io, aws.amazon.com) |
Fluxo de Uso no Airsoft Manager
- Administrador configura o jogo (local, valor da inscrição).
- Participantes escolhem o jogo e geram um pagamento via PIX.
- Após o pagamento, o sistema inscreve o jogador, atribui-o a um time, atualiza a pontuação e trata demais tramites — tudo de forma automática.
- Cada etapa é gerida por agentes distintos que mantêm e atualizam o estado global conforme o fluxo se desenrola.
Por Que Isso Importa?
- Demonstrativo técnico de ponta: mostra domínio de arquiteturas multiagênticas com controle preciso e visual.
- Manutenibilidade e evolução facilitadas: graças à modularidade, agentes específicos podem ser ajustados sem impactar todo o sistema.
- Alta confiabilidade e robustez: graças ao suporte a estado persistente, checkpointing e observabilidade (via LangSmith/LangGraph Studio) (langchain.com).