IA aplicada ao negócio · do diagnóstico à produção

A peça certa, feita para suportar a produção em escala.

O que trava na hora de ir para produção raramente é o modelo — são os retries silenciosos, o custo sem teto, o caminho de volta quando ele erra. Construímos o que sustenta a produção: o imprevisível na borda, a espinha determinística no núcleo.

Agentes contidos Workflows determinísticos Só sênior Sem camada de vendas

Não é agência de automação. Quem desenha aqui é quem constrói. Cada sistema abaixo nasce do mesmo método que sustenta operação crítica há anos — não da demo que impressiona e quebra no primeiro pico de carga.

O que construímos

Três núcleos, a técnica certa por baixo.

Não "chatbot com LLM" tentando fazer tudo — a peça certa no lugar certo, contida por arquitetura.

Núcleo · Agentes

Agentes contidos

Sistemas que raciocinam e agem — mas cada ação passa por uma validação determinística antes de acontecer. O modelo propõe; a regra dispõe. O comportamento varia pouco, e o dano possível fica fora do que o modelo decide sozinho.

Não alucina em ação. Decide dentro do limite que você define.
Núcleo · Workflows

Orquestração determinística

A espinha que executa do início ao fim — Apache Camel ou Temporal, o mesmo padrão que roda sistema crítico há anos sem perder transação. Modos de falha mapeados antes de acontecer, e idempotência em toda ação que tem efeito colateral.

Não é script frágil. É a espinha que suporta carga real.
Núcleo · LLM + Busca

RAG sobre o seu dado

Resposta em linguagem natural sobre o dado real da empresa — recuperação (vetorial, híbrida, re-ranking) alimentando o modelo, com o LLM contido na borda. Contexto real, não suposição do modelo.

Não inventa. Responde com o dado que existe — e admite quando não sabe.
Como começamos

Antes de construir: um diagnóstico de escopo fechado.

Duas semanas, preço fixo. O que fica com o seu time é um mapa — mesmo que a conversa termine aí.

A maioria abre com uma contagem de sprints e uma promessa. Nós abrimos com uma pergunta: isso deveria existir, e o que exatamente falta para operar? Em semanas você tem a resposta — construir, ajustar o escopo, ou não vale a pena.

É o mesmo método por trás de tudo: validar antes de construir, reforçar antes de escalar. Ver como trabalhamos →

DIAGNÓSTICO · 2 SEMANAS · ESCOPO FECHADO

O mapa que fica com o time

  • Onde o sistema quebra sob carga real
  • Quanto custa, de fato, cada decisão do modelo
  • Onde falta uma regra determinística antes da ação
  • O que exatamente falta para operar em produção
  • Veredito claro: construir, ajustar o escopo, ou não vale
Por que aqui

Não é agência. É engenharia.

O mesmo princípio de sempre — profundidade, mão na massa, produção.

Sem camada de vendas

Quem conversa com você sobre o problema é quem desenha e constrói. Sem repasse para júnior aprendendo no seu sistema.

Profundidade até a base

Saberíamos treinar o modelo do zero — por isso sabemos exatamente onde ele não é confiável, e onde uma regra determinística tem que travar antes dele.

Entrega o que fica de pé

Não é demo. É o sistema que continua funcionando quando a carga real chega — o pico, o fim de mês, a hora em que ninguém está olhando.

Prova, não promessa

O calibre do trabalho.

Sistemas em produção, em escala, por anos. (Detalhe em Briefs.)

92%

das decisões de crédito da indústria farmacêutica brasileira passam por um sistema que construímos. 15+ anos sem interrupção.

200M+

decisões por dia em uma das maiores plataformas de crédito PF/PJ do Brasil.

800K

usuários em 5 países — de um PowerPoint à escala internacional nas Américas.

300+

projetos em 20 anos. Esses são os que definem o calibre do trabalho.

Tem um sistema de IA que precisa sair do piloto e ir para produção?

Fale sobre o que está travando — não sobre qual tecnologia usar. A técnica, nós escolhemos.