A metodologia que garante agentes em produção real — não apenas POCs. Aplicamos rigor de engenharia de software em sistemas não-determinísticos, do diagnóstico ao loop de evolução contínua.
Cada fase entrega artefatos concretos. Nenhuma etapa é pulada — é o que separa projetos que vão para produção de POCs que ficam em PowerPoint.
Mapeamos como dados e decisões fluem na sua operação. Identificamos shadow AI, gargalos cognitivos e as oportunidades de automação com maior ROI — antes de escrever uma linha de código.
Desenhamos a arquitetura de ferramentas, fluxos e governança em modelos agnósticos. Cada componente é escolhido por critério técnico — não por hype. O resultado é resiliência máxima contra lock-in e obsolescência de stack.
Desenvolvemos com Eval Harness e testes adversariais. Cada agente é submetido a cenários de falha controlada antes do deploy. Sem essa etapa, 70% dos agentes em produção degradam em menos de 90 dias.
O deploy é o início, não o fim. Monitoramos cada decisão via LangSmith, refinamos prompts com base em dados reais e expandimos o ecossistema agêntico conforme o negócio cresce. Sistemas cognitivos exigem manutenção especializada — garantimos isso.
Cada engajamento segue uma jornada estruturada com entregáveis concretos em cada fase.
Mapeamos uso de IA, shadow AI e gargalos operacionais. Entregável: relatório de maturidade com casos priorizados por ROI.
Semanas 1–2Definimos stack, fluxos de dados, governança e integrações. Proposta técnica validada com seu time interno.
Semanas 2–3Desenvolvimento com Eval Harness e testes adversariais. Primeiro agente em produção com handoff e treinamento da equipe.
Semanas 4–8Monitoramento contínuo via LangSmith, refinamento de prompts e expansão gradual do ecossistema agêntico.
ContínuoAgentes que se integram perfeitamente à sua operação técnica.
Stack agnóstico com domínio real — não apenas integração superficial.
Somos completamente agnósticos. Trabalhamos com OpenAI (GPT-4o), Anthropic (Claude), Google (Gemini Pro), Meta (Llama) e AWS Bedrock. A seleção do modelo é feita por critério técnico — custo, latência, capacidade — não por preferência comercial. Inclusive roteamos tarefas para diferentes modelos dentro do mesmo agente quando isso otimiza o resultado.
O Eval Harness é um conjunto de testes adversariais que simulam cenários de falha antes do deploy. Testamos edge cases, entradas maliciosas, falhas de ferramentas e comportamentos inesperados. Cada agente precisa passar por um limiar mínimo de precisão e resiliência antes de ir para produção. Isso é o que diferencia sistemas que degradam em 90 dias dos que evoluem ao longo do tempo.
LangSmith permite rastrear cada chamada de LLM, cada decisão de agente e cada uso de ferramenta com latência, custo por token e resultado. Em produção, isso significa que sabemos exatamente por que um agente tomou uma decisão, quanto custou e onde degradou. Relatórios mensais são entregues a todos os clientes do pacote Evolution Loop.
Porque o mercado de LLMs muda em semanas. Empresas que ficam presas a um único provedor sofrem com aumentos de preço, descontinuações e piora de qualidade sem alternativa. Nossa arquitetura usa camadas de abstração que permitem trocar o modelo subjacente sem reescrever o agente — protegendo seu investimento a longo prazo.
Inicie com um diagnóstico gratuito. Um especialista sênior avalia sua operação e apresenta o plano estruturado para o primeiro agente em produção.