Agentes de IA e sistemas multiagente
Agentes que raciocinam, usam ferramentas e executam trabalho de verdade, com limites claros e supervisão humana.
O que fazemos
Projetamos e construímos agentes de IA que operam sobre os seus sistemas: atendem clientes, resolvem chamados, processam documentos, acionam ERP e CRM e escalam para pessoas quando precisam. Da orquestração à observabilidade, em Microsoft Foundry, Gemini Enterprise Agent Platform, Amazon Bedrock ou modelos abertos.
Faz sentido quando
- Processos cheios de exceções que hoje dependem de pessoas copiando dados entre sistemas.
- Atendimento com volume alto e conhecimento espalhado em documentos, planilhas e sistemas.
- Times que precisam de um assistente com acesso real aos dados da empresa, não de um chat genérico.
O que entregamos.
Agentes de atendimento e operações
Atendem por WhatsApp, chat, e-mail ou voz, consultam contratos e pedidos, abrem e resolvem chamados e sabem quando passar para uma pessoa.
Copilotos internos
Assistentes para vendas, jurídico, financeiro ou engenharia, com acesso controlado às bases da empresa e respostas com fontes.
Agentes de processo
Fluxos de back-office executados de ponta a ponta: triagem, validação, lançamentos e conciliações, com aprovação humana nos pontos críticos.
Sistemas multiagente
Agentes especializados coordenados por um orquestrador, com protocolos abertos (MCP para ferramentas, A2A para a conversa entre agentes).
Agentes de voz
Atendimento por telefone e áudio em tempo real, com os modelos de voz da Google e da OpenAI na Azure, integrados à telefonia que a empresa já usa.
AgentOps desde o primeiro dia
Avaliações automatizadas, rastreamento de cada execução, guardrails, controle de custo e versionamento de prompts e ferramentas.
Arquitetura de referência.
Camadas claras, protocolos abertos e operação desde o primeiro dia. As peças mudam por projeto; a disciplina, não.
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
Com o que construímos.
As plataformas e ferramentas que usamos nesta frente. A escolha final é sempre do caso de uso.
- Foundry Agent Service (Microsoft)
- Microsoft Agent Framework (Semantic Kernel e AutoGen)
- Copilot Studio
- Google ADK
- Agent Runtime (Google Cloud)
- Amazon Bedrock AgentCore
- Strands Agents
- Gemini
- Azure OpenAI (GPT-5)
- Claude (Amazon Bedrock)
- MCP
- A2A
- LangGraph
- CrewAI
- Huawei Cloud MaaS (DeepSeek, Qwen)
Perguntas frequentes.
O que é um agente de IA e qual a diferença para um chatbot?
Um chatbot responde perguntas. Um agente de IA também age: consulta sistemas, preenche dados, abre chamados e executa etapas de um processo usando ferramentas com permissões definidas. Os agentes que construímos têm limites claros e pedem aprovação humana nos pontos em que um erro custa caro.
Em quais plataformas vocês desenvolvem agentes de IA?
No Microsoft Foundry (Foundry Agent Service e Microsoft Agent Framework), no Google Cloud (Agent Development Kit e Agent Runtime), na AWS (Amazon Bedrock AgentCore e Strands Agents) e com modelos abertos, inclusive na Huawei Cloud. A escolha depende de onde estão os dados e do que a empresa já licencia.
Como evitar que um agente de IA tome decisões erradas?
Com engenharia: ferramentas e permissões limitadas ao necessário, aprovação humana nos pontos críticos, guardrails contra injeção de prompt e vazamento de dados, avaliações automatizadas a cada mudança e rastreamento de cada execução (AgentOps) desde o primeiro dia.
Um agente de IA se integra ao ERP, ao CRM e ao WhatsApp da empresa?
Sim. Os agentes acessam sistemas por APIs e pelo protocolo MCP, atendem por WhatsApp, chat, e-mail ou voz e trabalham com os dados reais da operação, com permissões controladas e trilha de auditoria.
Quanto tempo leva para colocar um agente de IA em produção?
Começamos por um discovery técnico de semanas, não de meses, que define o caso de uso, a arquitetura e a estimativa de esforço. Depois vem uma prova de valor com dados reais e, em seguida, a produção. O prazo exato sai do discovery, porque depende das integrações e do volume.
Costuma andar junto.
Vamos conversar sobre agentes de IA?
Conte o cenário da sua empresa. Um engenheiro de IA responde com o que dá para construir, em quanto tempo e a que custo.