Desenvolvimento de Agentes de IA

Agentes autônomos baseados em LLMs que raciocinam, planejam e executam tarefas complexas. IA que vai além de responder perguntas — resolve problemas.

IA que age, não apenas responde

Agentes de IA são programas baseados em LLMs (GPT-4, Claude, Gemini) que recebem um objetivo, planejam uma estratégia, executam sequências de ações e avaliam resultados. Diferente de chatbots que respondem perguntas, agentes resolvem problemas.

Desenvolvemos agentes para automação de pesquisa, geração de relatórios, triagem de informações, execução de workflows complexos e qualquer tarefa que exija raciocínio + execução.

Exemplos de agentes que construímos

  • Agente de análise de contratos: lê contratos, extrai cláusulas relevantes, compara com template padrão e gera relatório de riscos
  • Agente de pesquisa de mercado: coleta dados de múltiplas fontes, sintetiza informações e gera relatório executivo
  • Agente de suporte N2: analisa tickets, consulta base de conhecimento, executa diagnóstico e propõe solução ao atendente

O que está incluído

✓ Agentes com raciocínio e planejamento (ReAct, CoT)
✓ Acesso a ferramentas e APIs externas
✓ Memória de longo prazo para contexto
✓ Guardrails de segurança e limites de ação
✓ Logging e observabilidade de decisões
✓ Integração com sistemas via function calling

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Categoria

Automação com Agentes de IA

Tecnologias

LangChain CrewAI OpenAI API Anthropic API Pinecone Python FastAPI

Benefícios

Raciocínio + Execução

Agentes que pensam sobre o problema, escolhem a melhor abordagem e executam — não apenas seguem script.

Tarefas Complexas Automatizadas

Processos que exigem múltiplos passos, consultas e decisões condicionais — rodando sem intervenção humana.

Ação Controlada

Guardrails que definem o que o agente pode e não pode fazer. Supervisão humana em ações de alto risco.

Nossos Diferenciais

Engenharia de Agentes de Verdade

Não apenas chamamos API do GPT. Implementamos arquiteturas com planejamento, memória, ferramentas e avaliação — frameworks como LangChain, CrewAI e Autogen.

Observabilidade de Decisões

Cada decisão do agente é logada: qual raciocínio levou à ação, quais ferramentas foram usadas, qual resultado. Auditável.

Metodologia

Definição do escopo e guardrails (1 semana) → Protótipo do agente (2-3 semanas) → Teste com cenários reais (1-2 semanas) → Deploy com monitoramento (1 semana) → Iteração de prompts e ferramentas.

Perguntas Frequentes

Chatbot responde perguntas dentro de um escopo definido. Agente recebe um objetivo, planeja como atingi-lo, usa ferramentas (APIs, bases de dados, buscas) e executa. É a diferença entre consultar um FAQ e ter um assistente que resolve o problema.

Não. Definimos guardrails claros: quais ações o agente pode executar, quais precisam de aprovação humana e quais são proibidas. Segurança é parte da arquitetura.

Depende do caso. GPT-4 para raciocínio complexo, Claude para análise de documentos longos, Gemini para multimodal. Podemos usar modelos diferentes para diferentes ferramentas dentro do mesmo agente.

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