Desenvolvimento de agentes de IA sob medida

Agentes que não apenas conversam: eles leem os documentos, consultam o banco, executam ações dentro do seu sistema e deixam trilha de auditoria. Construídos sobre Claude, GPT e Gemini, com engenharia de prompt tratada como engenharia — versionada, avaliada e medida.

O problema: piloto de IA que não vira produção

A maior parte dos projetos de IA para na demonstração. O chat impressiona, mas não tem acesso aos dados reais, não respeita as regras do domínio, alucina em cima de norma técnica e não deixa rastro de como chegou à resposta — três requisitos que qualquer auditoria vai cobrar.

Como construímos

• Agentes com tool use: o modelo chama funções reais do seu backend (consultar, calcular, gravar), não inventa o resultado.
• Visão computacional aplicada: leitura de fotos para inventariar objetos, reconhecer acabamentos, apontar patologias e ler placa e chassi.
• Ancoragem em fonte oficial: toda resposta com valor econômico ou jurídico aponta para a tabela ou norma de origem.
• Avaliação antes de produção: conjuntos de casos, comparação entre versões de prompt e critérios de aceite explícitos.
• Trilha de auditoria: entrada, ferramentas chamadas, saída e usuário responsável ficam registrados.

O que entregamos

• Agente integrado ao seu sistema (API, banco, arquivos), não um chat isolado.
• Skills e prompts versionados no repositório, com documentação de uso.
• Painel de custo por chamada e limites de consumo.
• Transferência de conhecimento para a equipe interna.

Já em produção

Agentes nossos analisam documentos de habilitação em licitações, geram laudos de vistoria com verificação criptográfica, classificam materiais no CATMAT, apontam inconsistências de inventário e atualizam quadros de gestão de projeto por conta própria.

Perguntas frequentes

Meus dados vão treinar o modelo?

Não. Usamos as APIs comerciais em modo que não usa o conteúdo para treinamento, e dados sensíveis podem ficar restritos ao seu ambiente, com o modelo recebendo apenas o recorte necessário.

Qual modelo vocês usam?

Depende da tarefa: Claude para agentes com uso intensivo de ferramentas e leitura de documentos longos, além de OpenAI e Gemini onde fazem mais sentido. A arquitetura permite trocar o modelo sem reescrever a aplicação.

Como se mede se o agente está bom?

Com um conjunto de casos de avaliação do seu domínio, rodado a cada mudança de prompt ou de modelo. Sem esse conjunto, qualquer alteração é aposta.

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