Desenvolvimento de Agentes de IA

Agentes de IA que assumem um resultado da operação

Você sabe desde o início se o agente paga o próprio custo: métrica de negócio e ponto de cancelamento definidos antes da primeira linha de código. Agentes autônomos integrados às suas operações, sobre arquitetura modular e observável, com Claude Code e MCP.
Agendar conversa executiva
Métrica de P&L e ponto de
cancelamento antes do build
Discovery agêntico com casos
priorizados em até 4 semanas
Governança, logging imutável
e kill switch em produção

O problema

Por que a maioria dos agentes não sai do piloto

A maior parte das iniciativas de agente para na demonstração. O motivo raramente é o modelo: é engenharia. Sem arquitetura, sem observabilidade e sem controle, o piloto impressiona e não entra na operação.

Wrapper de prompt, não sistema

Funciona na demonstração e quebra no primeiro caso fora do script. Um prompt amarrado a uma API, sem ferramentas tipadas, memória e verificação, não é um agente.

Piloto que não vira produção

Falta o que sustenta software real: integração com os sistemas existentes, trilha de auditoria, tratamento de erro e plano de operação.

Risco sem controle

Agente que age sozinho em decisão sensível, sem humano no ponto certo e sem trilha, é passivo, não ativo.

Sem métrica de negócio

Sem resultado econômico atrelado e sem ponto de cancelamento, ninguém sabe se o agente paga o próprio custo.

O que é um agente de verdade

Mais que chatbot com ferramentas

Um agente não responde a uma pergunta. Ele é dono de um resultado. Disparado por um evento, conduz o caso do início ao fim, decide quais ferramentas acionar conforme descobre, autocorrige quando a evidência contradiz e mantém o estado entre os passos.

  • Gatilho
  • Orquestrador
  • Ferramentas tipadas via MCP
  • RAG com citação de fonte
  • Verificador independente
  • Humano no controle
  • Estado persistente

Os agentes que construímos

O que muda a operação não é ter IA disponível, é ter um resultado com dono. Estes são arquétipos reais de agente, já desenhados pela Luby, com exemplos em produção por setor.

Ver todos os agentes por indústria

Sentinelas

Vigiam 24/7 e disparam sozinhos

Ninguém precisa ficar olhando: observam um fluxo sem parar e abrem o próprio caso quando um sinal cruza o limiar.

Resolvedores de fila

Donos de uma fila viva, fecham o caso

Seu time só recebe a exceção. O agente consome a fila item a item e trata cada caso até o fim.

Mesas multiagente

Orquestrador, especialistas e verificador

Análises complexas chegam conferidas: um coordenador distribui o trabalho entre especialistas e um verificador confronta as conclusões antes de consolidar.

Condutores de jornada longa

Estado persistente por dias

Processos que levam dias não se perdem no meio: assumem o desfecho, guardam o estado, pausam esperando um dado e retomam.

Copilotos

O humano no comando

Ampliam a decisão de uma pessoa em tempo real, sem tirar o controle dela.

Estruturadores de documento

Dados confiáveis a partir do caos

Sem redigitar documento: transformam material denso e heterogêneo em dado estruturado, com citação de origem e confiança por campo.

Do diagnóstico ao agente em produção

Começamos pelo problema certo, não pela tecnologia, com um time que entende de engenharia de IA e de operação.

01

Mapeamos a operação

Processos, dados e sistemas analisados para achar onde um agente gera mais valor com menor risco.

02

Escolhemos o primeiro agente

A iniciativa que une impacto econômico, viabilidade técnica e velocidade de adoção. Antes do build, definimos a métrica de negócio e o ponto de cancelamento.

03

Construímos com squads dedicados

O agente sai previsível e auditável: especificação primeiro, código depois, com chamada de ferramentas tipada, RAG com citação de fonte e humano no controle das ações irreversíveis.

04

Colocamos em produção e evoluímos

Operação no ar com observabilidade, trilha de auditoria e expansão para novos processos.

Produção segura

Como colocamos em produção com segurança

O que separa um agente que impressiona em demonstração de um que roda na operação sem virar passivo.

Limites duros de valor

Nenhuma operação acima do teto definido sai sem aprovação humana, independentemente do nível de confiança do agente.

Escalonamento por risco

Sinais de fraude, efeito legal ou forte insatisfação forçam a revisão humana, mesmo em casos aparentemente claros.

Tudo auditável

Toda decisão tem resposta para o auditor: vai para o log com a hipótese testada e a evidência. Exigência real em setores regulados.

Sem “Large Singleton”

Quando algo dá errado, dá para achar onde: a tarefa é decomposta em ferramentas e agentes específicos, em vez de um único agente sobrecarregado que ninguém consegue depurar.

Segurança e compliance por design

Nada toca a sua infraestrutura antes de passar por revisão de segurança, testes automatizados e validação de compliance.

  • OWASP
  • SOC 2
  • LGPD
  • PCI-DSS
  • ISO/IEC 27001
  • ISO/IEC 27701

Stack

A arquitetura que sustenta o agente

Frameworks e infraestrutura escolhidos por caso de uso, não por modismo. As camadas com que levamos um agente à produção.

Orquestração de agentes
Claude CodeMCPLangChainLangGraphCrewAIAutoGenn8nLLlamaIndex
Modelo (LLM)
Anthropic ClaudeOpenAIGoogle GeminiMeta Llama
Memória e estado
PostgreSQLRedis
Gatilho e mensageria
Apache KafkaAAmazon SQS
RAG e busca
OpenSearchppgvectorNeo4j
Integração com sistemas

APIs internas via MCP

Infraestrutura de modelo e nuvem
AWS BedrockVertex AIAzure AI
Verificação e guardrails

LLM como verificador, limites de alçada

Observabilidade
LLangfuseLLangSmith

Indústrias

Onde aplicamos

Em setor regulado, agente sem controle vira problema de auditoria. Nossa experiência mais profunda é em serviços financeiros, onde entregamos software complexo para bancos, fintechs, pagamentos e crédito. Levamos agentes à produção em setores exigentes.

Verificado pelos nossos clientes, não por nós

37 avaliações verificadas no Clutch, com nota média 4,8. O Clutch verifica cada avaliador e publica o texto completo, inclusive as partes críticas.

Dúvidas comuns sobre agentes

Um sistema de software que é dono de um resultado. Ele é disparado por um evento, decide quais ferramentas acionar conforme descobre o caso, autocorrige quando a evidência contradiz, mantém o estado entre os passos e escala ao humano na exceção. Não é um chatbot com um prompt.

A automação segue um roteiro fixo e quebra no primeiro caso fora do script. O agente decide o caminho conforme descobre, trata exceções e se autocorrige. Automação executa; agente raciocina e é responsável por um desfecho.

O agente executa o reversível e para no sensível. Para isso, combinamos humano no controle das ações irreversíveis, limites duros de valor, escalonamento por risco, um verificador independente que confere a evidência antes de qualquer ação com efeito real e trilha de auditoria completa.

Depende da operação. Começamos mapeando processos e dados e escolhendo o agente que une melhor impacto econômico, viabilidade técnica e velocidade de adoção. A métrica de negócio e o ponto de cancelamento são definidos antes do build, então você sabe desde o início o que esperar.

Sim, sem reescrever a operação. O agente se conecta aos seus sistemas por ferramentas tipadas e MCP, e segurança e compliance entram no processo desde o desenho.

Cada agente nasce com uma métrica de negócio atrelada e um ponto de cancelamento. Em produção, a observabilidade registra cada passo e a trilha de auditoria mantém toda decisão rastreável, então dá para saber se o agente paga o próprio custo.

Indústrias

Onde isso já está em operação

Os setores em que esta frente mais entra. Veja o recorte de cada um.

Formulário

Vamos descobrir o primeiro agente da sua operação

Compartilhe seu desafio. Você sai da conversa sabendo qual agente construir primeiro e por quê, com métrica e ponto de cancelamento propostos.

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