Agentes de IA à medida que fazem o trabalho nas suas ferramentas e esperam por uma pessoa antes do irreversível.
Os nove tipos que mais construímos, e qualquer outro agente de que o seu trabalho precise.
Tickets de rotina resolvidos de ponta a ponta — a encomenda consultada, a política aplicada, a resposta enviada — e o resto passado à sua equipa com o que o agente encontrou.
Cada contacto recebido qualificado segundo os seus critérios, a empresa pesquisada, o primeiro e-mail redigido e a reunião marcada.
Encomendas, agendamentos e introdução de dados entre os seus sistemas, feitos passo a passo e registados.
Faturas conferidas com as encomendas, contas reconciliadas e despesas verificadas, e o que passar o seu limite enviado para aprovação.
Contratos, sinistros e formulários lidos, verificados e transformados em registos, com os campos extraídos à vista para revisão.
Palavras-passe repostas, pedidos de acesso e dúvidas sobre políticas tratados, e o acesso concedido só depois de uma pessoa o aprovar.
Respostas a partir dos seus próprios documentos e dados, com as fontes à vista, e pesquisas sobre eles redigidas como relatório.
Um coordenador que divide o trabalho entre agentes especialistas — pesquisa, redação, revisão — e verifica o que fazem antes de o dar por terminado.
Funcionalidades de agente integradas na sua própria app ou produto SaaS, a trabalhar com os dados dos seus utilizadores dentro das permissões deles.
Seis passos, desde o fluxo de trabalho que assume até um agente em que a sua equipa pode confiar para trabalhar sozinho.
Um fluxo de trabalho escolhido e mapeado, com o número que o agente tem de superar.
As ferramentas, as permissões e as salvaguardas do agente acordadas, com um protótipo nos seus sistemas e uma estimativa com datas.
Construído e ligado às suas APIs, e pontuado contra um conjunto de avaliação à medida que cresce.
Em modo sombra com casos reais, e cada falha revista antes de agir sozinho.
Em funcionamento com trabalho real, com monitorização e passagem para uma pessoa desde o primeiro dia.
Testado de novo quando muda um modelo ou uma ferramenta e melhorado com os registos, ou entregue à sua equipa.
Um fluxo de trabalho escolhido e mapeado, com o número que o agente tem de superar.
As ferramentas, as permissões e as salvaguardas do agente acordadas, com um protótipo nos seus sistemas e uma estimativa com datas.
Construído e ligado às suas APIs, e pontuado contra um conjunto de avaliação à medida que cresce.
Em modo sombra com casos reais, e cada falha revista antes de agir sozinho.
Em funcionamento com trabalho real, com monitorização e passagem para uma pessoa desde o primeiro dia.
Testado de novo quando muda um modelo ou uma ferramenta e melhorado com os registos, ou entregue à sua equipa.
Controlos que integramos num agente, escolhidos segundo o que pode fazer.
Cada ferramenta tem o seu próprio acesso, definido na ferramenta e não no prompt.
As ações que escolher, como reembolsos ou eliminações, esperam que uma pessoa as aprove.
Quando tem dúvidas ou lhe falta um dado, o caso passa para a sua equipa com o que encontrou.
As mudanças de prompts, modelos ou ferramentas são testadas com os seus casos reais antes de sair.
O que leu, o que chamou e o que recebeu, registado em cada caso.
Qualidade, erros e custo vigiados em produção, com um alerta quando se desviam.
O texto de emails e documentos é lido como dados, nunca como instruções, e os dados pessoais podem ser ocultados.
Um teto de passos, tempo e custo por caso, para que um ciclo não dispare a fatura.
O modelo escolhido pela qualidade, custo e rapidez em cada tarefa, com um de recurso.
Algo novo com IA, ou IA no software que já tem.
Um MVP de IA com as funcionalidades que mais importam, para lançar e aprender.
Um produto de IA desenhado, construído e lançado por inteiro, por uma só equipa.
Engenheiros de IA que se juntam à sua equipa, ou uma equipa dedicada que conduz o trabalho.
IA integrada nos sistemas que já usa, com os seus dados e permissões.
Uma demo ou prova de conceito tornada fiável, segura e medida, pronta para utilizadores reais.
Alojado e monitorizado, com modelos avaliados e atualizados à medida que os dados mudam, acordado consigo.
Desenvolvimento de software à medida para cada setor: web, móvel e IA, construído e auditado em segurança pela mesma equipa.
Também desenvolvemos software para seguros (insurtech), administração pública (govtech), energia e media. Se o seu setor não estiver na lista, também podemos desenvolver software para ele.
Três produtos próprios, desenhados, construídos e mantidos pela equipa que construiria o seu agente.
Retalho · SaaS
Um sistema de ponto de venda que reúne vendas, inventário e talões no terminal, no tablet e no telemóvel.
Viagens
Uma app de reservas de viagem cujo assistente de IA encontra voos, hotéis e ideias de viagem, até à reserva confirmada.
IA
Um assistente de IA para apoio ao cliente e vendas, que responde a dúvidas e orienta os compradores.
O que as equipas perguntam antes de confiar trabalho a um agente, respondido com clareza.
Um chatbot responde e um fluxo segue sempre os mesmos passos fixos. A um agente dá-se um objetivo e um conjunto de ferramentas; ele decide que passos dar e dá-os — consultar uma encomenda, atualizar um registo, enviar uma resposta — dentro dos limites que define. Quando os passos nunca mudam, um fluxo sai mais barato, e dizemos-lho.
A decisão é sua, ação a ação. Ler e redigir costumam correr sozinhos; tudo o que movimenta dinheiro, apaga dados, altera acessos ou contacta muitas pessoas espera pela aprovação de uma pessoa, com o raciocínio do agente ao lado. Os limites estão nas próprias ferramentas, não só no prompt.
Através das suas API, como ferramentas que o agente pode chamar, cada uma com as suas permissões — ou de servidores MCP que construímos, para que todos os seus agentes usem as mesmas ferramentas. Quando um sistema não tem API, um agente pode trabalhar na sua interface web, mas é o último recurso.
Antes de construir, reunimos casos reais do seu histórico com o resultado certo de cada um e acordamos a pontuação que o agente tem de atingir. Cada alteração é pontuada com eles, e depois o agente trabalha em modo sombra ao lado da sua equipa, com casos reais, antes de agir sozinho.
Está desenhado para isso. Quando tem dúvidas, passa o caso a uma pessoa com o que encontrou; cada passo fica rastreado, por isso vê porque fez o que fez; e o caso entra no conjunto de avaliação, para que o mesmo erro faça falhar a versão seguinte em vez de chegar a um cliente.
Um agente só recebe as ferramentas e os dados de que o seu trabalho precisa, e o que lê — e-mails, páginas web, documentos — é tratado como dados, nunca como instruções. Os dados pessoais e de pagamento são mascarados onde o modelo não precisa deles, e cada versão é testada com tentativas de injeção e de fuga.
Claude, GPT, Gemini ou modelos abertos como Llama e Mistral, escolhidos para cada tarefa depois de testados nos seus casos; LangGraph, o OpenAI Agents SDK ou o Claude Agent SDK, ou n8n se a sua equipa já o usa. Não dependemos de nenhum, e pode mudar de modelo mais tarde sem refazer tudo.
Escolher o fluxo e escrever o conjunto de avaliação leva uma a duas semanas; um agente a funcionar com os seus dados, duas a seis; e o modo sombra, mais algumas semanas antes de agir sozinho. A estimativa define os prazos antes de começar.
Construir depende do fluxo e dos sistemas que envolve; depois de uma primeira chamada enviamos uma estimativa por escrito. O custo de funcionamento é sobretudo o uso do modelo por caso, que estimamos antes de construir e limitamos em produção com tetos de passos e de gastos.
Quando um agente não chega — um trabalho que precisa de pesquisa, redação e revisão, por exemplo —, construímos um coordenador que passa cada parte a um agente especialista e verifica o resultado. Ainda assim, começamos com um agente: a maioria dos fluxos não precisa de mais, e com menos peças é mais fácil confiar.
