Bio
Ken Imoto é engenheiro de WebRTC e Voice AI, fundador da Propel-Lab. Constrói organizações AI-native usando LLMs, automação e agentes distribuídos.
É o criador do LLMO (Large Language Model Optimization) Framework, uma metodologia para otimizar a visibilidade de conteúdo em buscadores movidos por IA como ChatGPT e Perplexity. O framework está documentado no livro Why ChatGPT Ignores Your Website: The LLMO Practical Guide e no site companheiro llmoframework.com.
Já publicou 11 livros cobrindo desenvolvimento com IA, engenharia de contexto, segurança de MCP e otimização para busca com IA. Títulos em destaque: Practical Claude Code, Harness Engineering e MCP Security in Practice.
Pesquisa atual: otimização de latência em Voice AI (a barreira dos 300ms), engenharia de contexto para sistemas multi-agente e simulação de agentes generativos. Três artigos publicados no Zenodo sobre análise quantitativa de texto gerado por IA, viés de cor em modelos de visão-linguagem, e padrões estilísticos em escrita técnica japonesa.
Edições em português (9)
Chaos Engineering: Guia Prático para Sistemas Distribuídos Modernos
Manual completo de Knowledge Graph
Estruture os dados, torne a IA mais inteligente
Por Que Algumas Palavras Ficam para Sempre?
100 Frases da Engenharia Decifradas
LLMO Quickstart
Otimização para Busca por IA para Engenheiros
Manual completo dos truques psicológicos para engenheiros
Vieses cognitivos e técnicas psicológicas traduzidos para a prática do engenheiro
Revisão de Código com Harness Engineering
Automação de revisão na era dos agentes de IA
Transformando LLMs de Mentirosos em Especialistas
Engenharia de Contexto na Prática
Harness Engineering
De Usar IA a Controlar IA
Practical Claude Code
Engenharia de Contexto que Transforma seu Desenvolvimento
A coleção completa (em inglês e japonês) está em kenimoto.dev.