Agentes de IA em produção. Engenharia real, não wrapper de prompt
Construímos agentes autônomos integrados às suas operações, sobre arquitetura modular e observável, com Claude Code e MCP. Cada agente nasce dono de um resultado, com métrica de negócio e ponto de cancelamento definidos antes da primeira linha de código.
sobre a fila inteira, sem alguém puxando
das decisões na trilha de auditoria
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
Um prompt amarrado a uma API não é um agente. Sem ferramentas tipadas, memória e verificação, ele quebra no primeiro caso fora do script.
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.
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.
Essa é a anatomia que construímos.
Os agentes que construímos
Não vendemos “capacidade de IA”. Construímos agentes que assumem um resultado. Estes são arquétipos reais, já desenhados pela Luby, com exemplos em produção por setor. Cada um é ponto de partida para o primeiro agente da sua operação.
Sentinelas
Vigiam 24/7 e disparam sozinhos
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
Consomem uma fila item a item, tratam cada caso até o fim e escalam só a exceção.
Mesas multiagente
Orquestrador, especialistas e verificador
Um coordenador distribui o trabalho entre especialistas e um verificador confronta as conclusões antes de consolidar.
Condutores de jornada longa
Estado persistente por dias
Assumem um desfecho que leva dias, 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
Transformam documento denso e heterogêneo em dado estruturado, com citação de origem e confiança por campo.
Do diagnóstico ao agente em produção
Você trabalha com um time que entende de engenharia de IA e de operação. Começamos pelo problema certo, não pela tecnologia.
Mapeamos a operação
Processos, dados e sistemas analisados para achar onde um agente gera mais valor com menor risco.
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.
Construímos com squads dedicados
Especificação primeiro, código depois. Tool-calling tipado, RAG com citação de fonte e humano no controle das ações irreversíveis.
Colocamos em produção e evoluímos
Operação no ar com observabilidade, trilha de auditoria e expansão para novos processos.
Como colocamos em produção com segurança
O que separa um agente que impressiona em demo de um que roda na operação sem virar passivo.
Limites duros de valor
Acima do teto definido, o gate humano é obrigatório, independentemente do score de confiança.
Escalonamento por risco
Sinais de fraude, efeito legal ou forte insatisfação forçam a revisão humana, mesmo em casos aparentemente claros.
Tudo auditável
Cada decisão cai no log com a hipótese testada e a evidência. Exigência real em setores regulados.
Sem “Large Singleton”
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
Revisão de segurança, testes automatizados e validação de compliance antes de tocar sua infraestrutura.
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.
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APIs internas via MCP
LLM como verificador, limites de alçada
Onde aplicamos
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:
Dúvidas comuns sobre agentes
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.