Forward Deployed Engineer · IA aplicada

Ben Downey

Eu coloco software em operação de verdade e mantenho tudo rodando.

Há 25 anos cuido do sistema em produção, dos clientes e do suporte de um SaaS para ligas esportivas. Desde abril de 2026 também construo e opero, todos os dias, um sistema multiagente de IA com roteamento, etapas de revisão, testes e controle de gastos.

Ver o trabalho Fale comigo

Diagrama animado. Ben entrega um pedido a uma secretária, que cria tarefas em uma fila ao vivo de até dez. Uma sessão central envia cada tarefa para uma a três frentes de agentes, cada uma com o modelo mais adequado: Opus para revisão, Sonnet para código e navegador, Haiku para consultas. Todo resultado passa por testes e revisão antes de ir para produção, e uma falha volta ao hub para correção.

O hub envia cada tarefa para um a três modelos e a recebe de volta entre uma etapa e outra. A consulta é rápida e barata, a revisão é lenta e cuidadosa, e nada vai para produção sem passar por testes e revisão.

01 · O sistema de agentes

Um sistema multiagente que eu construí e opero todos os dias.

Uma sessão central decide e distribui o trabalho. Modelos mais baratos fazem o grosso, escolhidos tarefa a tarefa. Cada agente tem uma área de atuação por escrito, uma lista do que nunca faz e as credenciais que pode ler.

145+tarefas concluídas por mês
US$14 mil+uso de IA por mês, em valor equivalente de API
25 bi+tokens processados por mês
18.000+testes automatizados
  • Hooks barram push em repositórios de produção, leitura de segredos e gasto com APIs cobradas por uso.
  • Um gate de commit recusa código sem uma rodada de testes verde.
  • Um registro de revisão entre modelos define qual revisor pode ver cada classe de dado: público, interno, pessoal, código-fonte, dados de clientes.
  • Uma política de gastos por escrito e um comando de auditoria que verifica uso de API paga.
  • Um painel web de uso pessoal em TypeScript para aprovar, rejeitar, pausar ou parar agentes.
  • Até agora: mais de 3.000 commits desde abril de 2026, mais de 2.000 arquivos Python, mais de 10 definições de agentes, cada um na sua área, mais de 70 skills e mais de 60 scripts de hook que barram ações arriscadas.

Veja como funciona (em inglês)

01Como as peças do sistema se encaixam abre em uma nova aba 02Como os agentes guardam memória abre em uma nova aba

02 · 25 anos em produção

Cofundador da HomeTeamsOnline. Cuidando da produção desde 2000.

Sites e software de gestão para ligas esportivas. A empresa já atendeu dezenas de milhares de organizações esportivas nos Estados Unidos e no Canadá. Eu lidero engenharia e produto, e mantenho tudo no ar.

25anosem produção desde 2000
1,9 mi+inscrições processadas
3 mi+jogos agendados
25 mi+visualizações de página por mês
  • Engenheiro principal da aplicação web: a plataforma em produção por trás dos sites e do software de gestão de ligas da empresa, construída por uma equipe pequena.
  • Construí a API em Node.js e Express que roda ao lado da aplicação web principal, incluindo uma API pública somente leitura usada pelas ligas clientes.
  • Criei o HTO Assistant, um bot no Discord em que a equipe relata problemas em linguagem do dia a dia. Ele encontra o ticket no JIRA, complementa ou abre um novo, com uma única chamada ao Claude por mensagem.
  • Consulto direto o banco SQL Server de produção, com consultas somente leitura e limitadas.

Conheça o hometeamsonline.comabre em uma nova aba

03 · Trabalhando com clientes

Ao lado do cliente, responsável pelo resultado.

Há 25 anos cuido do sistema em produção, dos clientes e do suporte do mesmo produto. Isso molda o meu jeito de trabalhar.

Partir do problema real

As pessoas descrevem o problema do jeito delas. O HTO Assistant recebe a mensagem da equipe, procura um ticket que já exista e complementa ou abre um. Ninguém precisa aprender a ferramenta antes.

Olhar os dados reais, com cuidado

As respostas vêm do banco de produção, lido com consultas limitadas e somente leitura. Não de palpites.

Planos que aguentam revisão

Meu plano para levar o produto inteiro a um app móvel com uma única API compartilhada passou por uma segunda revisão, feita em cima do código. Ela achou 17 problemas, e os 17 foram corrigidos no plano, a começar pela ordem das correções de segurança nos endpoints antigos de escrita.

Assumir depois do lançamento

Lançar é o meio, não o fim. Mantenho o mesmo sistema em produção há 25 anos e opero o sistema de agentes com testes e controle de gastos todos os dias.

04 · Escrita

Explicando IA para engenheiros e para todo mundo.

Também toco a DXdev, onde escrevo sobre como construir com agentes de IA. São duas trilhas: uma para quem constrói software e outra para quem só quer que o trabalho ande.

Para engenheirosComo o sistema é montado e o que o mantém seguro, escrito para quem construiria um. Abrir a trilhaabre em uma nova aba Para todo mundoHistórias em linguagem simples sobre trabalho que trava e como a IA prática facilita a rotina. Abrir a trilhaabre em uma nova aba

Três para começar

Nota de campoStaging Had Twelve Players Per Group and Production Had 47Um deploy limpo e, logo depois, dois bugs no formato dos dados. Por que acompanhar a produção faz parte de terminar.(em inglês)abre em uma nova aba IA no dia a diaThe Schedule Bug That Pointed Back to March 4, 1973Uma data virou texto, e texto se ordena de outro jeito. Uma mudança pequena bagunçou uma agenda.(em inglês)abre em uma nova aba Nota de campo136 Bounced Emails Joined Back to Real Customer OrdersUma semana de recibos de operar uma plataforma legada com agentes de IA, erros incluídos.(em inglês)abre em uma nova aba

05 · Experiência

A versão curta.

Ferramentas que uso

  • Python
  • JavaScript
  • Node.js
  • Express
  • TypeScript
  • SQL Server
  • Astro
  • Claude Code
  • JIRA
  • design de agentes
  • avaliação do comportamento de agentes
  • controle de custos
  • suporte em produção
  • recuperação de incidentes

Idiomas

Inglês e português (fluente)

  1. 2026 hoje

    Criador de um sistema multiagente de IA

    Hub e agentes por área, hooks, etapas de revisão, testes e controle de gastos. Python, mais um painel em TypeScript.

  2. 2026

    HTO Assistant

    Bot no Discord que transforma mensagens da equipe em tickets no JIRA. Python, uma chamada ao Claude por mensagem.

  3. 2016

    API pública da HTO

    API em Node.js e Express ao lado da aplicação web principal, com uma API pública somente leitura para as ligas clientes.

  4. 2003

    Bacharel em Ciência da Computação

    Minor em Engenharia Elétrica, Magna Cum Laude. Rensselaer Polytechnic Institute.

  5. 2000 hoje

    Cofundador, Engenharia e Produto, HomeTeamsOnline

    Sistema em produção, clientes e suporte de um SaaS para ligas esportivas, há 25 anos e contando.

06 · Contato

Vamos conversar.

Mande uma mensagem por aqui ou me encontre no LinkedIn.

LinkedInabre em uma nova aba Textosabre em uma nova aba