Cenários de aplicação · Framework C.O.R.E.™

Onde arquitetura agêntica
faz diferença real

Os cenários abaixo ilustram o tipo de projeto que o framework C.O.R.E.™ resolve, por segmento e complexidade técnica. São cenários de aplicação, não depoimentos ou métricas de clientes específicos. Nosso primeiro case documentado está em preparação, com aprovação comercial.

Cenários de aplicação

Dores que costumam
aparecer antes de um projeto assim

Perfis compostos a partir de padrões recorrentes de projeto, não citações de clientes específicos.

"Mapeamos que uma parcela relevante do time usava IA pública sem filtros. O diagnóstico arquitetônico tirou a empresa de um risco regulatório iminente em compliance LGPD."

Perfil comum · CTO em e-commerce enterprise

"Substituímos fluxos que levavam dias por um agente LangGraph em semanas. Integração limpa via API com os sistemas core, com redução relevante no backlog humano."

Perfil comum · VP Operations em fintech

"Um ecossistema de agentes se comunicando sob LangSmith trouxe uma visibilidade que a engenharia interna sozinha não tinha."

Perfil comum · CEO em logística
Cenários de Aplicação

Projetos por segmento
e complexidade

Cada cenário segue o framework C.O.R.E.™, do diagnóstico ao loop de evolução contínua. Métricas abaixo são metas ilustrativas de projeto, não resultados publicados de um cliente.

Saúde · Hospitalar Cenário ilustrativo
Desafio

Triagem inteligente de prontuários com RAG

Agente LangGraph com pipeline RAG sobre centenas de documentos clínicos. Redução drástica no tempo de análise médica com conformidade LGPD total.

Meta: reduzir Tempo de análise
8 sem. Time to prod típico
0 Incidentes LGPD tolerados
Varejo · E-commerce Cenário ilustrativo
Desafio

Ecossistema de atendimento com 3 agentes orquestrados

Agentes de suporte, recomendação e pós-venda integrados via LangGraph com memória persistente e visibilidade total no LangSmith.

Meta: reduzir Tickets manuais
3 Agentes orquestrados
24/7 Operação prevista
Indústria · Manufatura Cenário ilustrativo
Desafio

Pipeline autônomo de controle de qualidade

Agente multimodal com visão computacional e decisão autônoma de rejeição de lotes. Integração direta com ERP legado via API customizada.

Meta: reduzir Erros de QA
14 sem. Time to prod típico
Sob medida Savings estimado
Próximo passo

Seu caso pode ser
o próximo aqui

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