Agente de atendimento B2B com acesso ao ERP
Agente que entende a pergunta, consulta pedidos e faturas via MCP, responde com os dados reais e abre chamado quando a resposta exige uma pessoa.
Exemplo ilustrativoDistribuiçãoAgentes de IA
Agentes de IA e visão computacional na sua nuvem.
Consultoria e engenharia de IA, feitas por quem escreve o código.
Sua nuvem
Engenharia Muniz AITech
Arquitetura, engenharia e operação
Plataformas, modelos e protocolos com que trabalhamos
- Microsoft Foundry
- Azure OpenAI
- Microsoft Agent Framework
- Copilot Studio
- Azure AI Search
- Azure AI Vision
- Gemini Enterprise Agent Platform
- Gemini
- Google ADK
- Agent Runtime
- Document AI
- Amazon Bedrock
- Bedrock AgentCore
- Strands Agents
- SageMaker AI
- Amazon Rekognition
- Huawei Cloud MaaS
- ModelArts
- DeepSeek
- Qwen
- MCP
- A2A
- LangGraph
- CrewAI
- Hugging Face
- PyTorch
- YOLO
- NVIDIA Jetson
- N8N
Oito frentes, um time de engenharia.
Do agente que atende ao modelo que inspeciona a linha, passando pela plataforma que sustenta tudo em produção.
Construído por quem escreve o código.
A Muniz AITech é liderada por um engenheiro de IA e de software. Isso muda como projetamos, estimamos e entregamos.
Engenharia primeiro
IA é software. Entra com arquitetura, testes, versionamento, segurança e observabilidade, ou não entra em produção.
O modelo certo para cada problema
Trabalhamos com Microsoft, Google, Huawei e modelos abertos. A escolha é técnica e de custo, nunca de preferência por fornecedor.
Medir antes de escalar
Toda entrega tem métricas de qualidade e custo acordadas antes de começar. Sem número, não há decisão de escala.
Pessoas no circuito
Agentes têm limites claros e pontos de aprovação humana. Automação sem supervisão onde o erro custa caro não é ousadia, é descuido.
Código e conhecimento ficam com você
Repositório seu, documentação completa e o time da empresa envolvido do primeiro dia. Sem dependência de nós para o básico.
Como um agente nosso é construído.
A mesma arquitetura de referência em todo projeto de agentes: camadas claras, protocolos abertos (MCP e A2A) e operação desde o primeiro dia.
Canais
- Web e apps
- Teams e Microsoft 365
- Voz
Orquestração de agentes
- Foundry Agent Service
- Microsoft Agent Framework
- Google ADK
- Agent Runtime (Google Cloud)
- Amazon Bedrock AgentCore
- LangGraph
Ferramentas via MCP e agentes via A2A
- ERP e CRM
- APIs internas
- Bancos de dados
- Agente de busca
- Agente de visão
- N8N
Modelos
- GPT-5 (Azure OpenAI)
- Gemini (Google Cloud)
- Claude e Nova (Amazon Bedrock)
- DeepSeek e Qwen (Huawei Cloud MaaS)
- Modelos próprios ajustados
Dados e conhecimento
- Azure AI Search
- Agent Search (Google Cloud)
- Bedrock Knowledge Bases
- BigQuery
- Bancos vetoriais
- Documentos e sistemas
O tipo de problema que resolvemos.
Cenários ilustrativos, montados a partir de situações comuns nas empresas. Não são clientes nem resultados medidos.
Inspeção visual de qualidade na linha
Câmeras industriais com modelo YOLO treinado nos defeitos reais, rodando em NVIDIA Jetson, com classificação de severidade por modelo multimodal e registro no MES.
Exemplo ilustrativoIndústriaVisão computacional
Leitura e conferência de notas fiscais
Extração com Document Intelligence, validação automática contra o ERP, revisão humana só nas divergências e lançamento automático.
Exemplo ilustrativoFinanceiroAutomação inteligente
Do primeiro diagnóstico à operação contínua.
Quatro etapas com entregáveis claros e uma decisão explícita entre cada uma.
- 1
Discovery técnico
semanas, não meses
Entendemos o problema, os dados, os sistemas e as restrições. Saímos com o caso de uso definido, a arquitetura proposta e uma estimativa honesta de valor, esforço e risco, em semanas, não em meses.
- 2
Prova de valor
o menor escopo que prova valor
Construímos a menor versão que prova o valor com dados reais: um agente, um modelo de visão, um fluxo. Medimos qualidade, custo e latência antes de qualquer decisão de escala.
- 3
Produção
por entrega acordada
Levamos a solução para o ambiente de produção com segurança, integrações, observabilidade e testes. Código seu, documentado, com o time da empresa acompanhando.
- 4
Operação e evolução
contínua, sob acordo de nível de serviço
Acompanhamos qualidade, custo e uso, atualizamos modelos e prompts com testes de regressão e evoluímos a solução com o negócio. AgentOps e MLOps na prática.
Tem um problema que pede IA de verdade?
Conte o cenário. Um engenheiro de IA responde com uma avaliação honesta do que dá para construir, em quanto tempo e a que custo.