Agentes de IA que fazem o trabalho
que seu time repete todos os dias

O que é um agente de IA, na nossa definição

Um agente de IA é um programa com um modelo de linguagem por dentro, um conjunto fechado de ferramentas (seu banco de dados, CRM, mensageiros, calendário) e uma descrição de função. Ele lê o que chega, decide qual ferramenta usar, age e reporta. A diferença em relação a um chatbot é que ele faz coisas: registra o lead no CRM, verifica o estoque, rascunha a resposta na voz da marca, sinaliza o caso de risco para uma pessoa.

Construímos e operamos esses agentes para os nossos próprios negócios antes de oferecê-los: um agente de vendas multicanal respondendo clientes no LINE para uma marca de suplementos esportivos, um auditor financeiro vigiando margens em um marketplace de bens digitais ao vivo, um pipeline de conteúdo produzindo vídeos curtos com um agente crítico e um moderador humano no Telegram, um analista que responde “quantos pedidos de Kyiv no mês passado” com SQL real.

O que construímos

Agentes voltados para o cliente. Suporte e vendas no Telegram, WhatsApp, LINE, Instagram Direct, chat do TikTok Shop e no site. Eles respondem a partir da sua base de conhecimento, qualificam, agendam, fazem upsell e transferem para uma pessoa quando necessário. Cada canal tem seus próprios limites anti-banimento de janela de resposta e taxa de mensagens.

Agentes de operações. Roteamento de leads entre gerentes com round-robin e atribuição no CRM, resumos diários com prioridades, monitores de vendas que alertam em minutos quando o dinheiro se move, triagem de recrutamento com pontuação, OCR de documentos com um modelo de visão.

Agentes de conteúdo. Cards de produto, criativos de anúncios, vídeos curtos, posts e e-mails gerados no seu padrão com um portão de compliance: um modelo crítico rejeita por padrão, uma pessoa aprova a versão final. Um dos nossos pipelines reduziu as chamadas de modelo por vídeo de 66 para cerca de 3 depois de um redesenho.

Agentes de analytics. Um papel somente leitura no seu data warehouse, uma camada de SQL protegida (um único SELECT, só a sua mart, limites e timeouts forçados), e um agente no Telegram que responde perguntas de negócio com números em vez de palpites.

Como um projeto funciona

1. Auditoria da rotina. Sentamos com as pessoas que fazem o trabalho e mapeamos o processo real: onde as mensagens chegam, o que é respondido, o que é decidido, onde quebra. Meio dia a dois dias.
2. Playbook. Scripts, objeções, limites, ações proibidas, regras de escalonamento. Isso se torna o prompt de sistema do agente e o seu conjunto de testes. Você revisa antes de qualquer código.
3. Construção e testes. O agente roda primeiro sobre conversas reais gravadas. Medimos qualidade de resposta, alucinações e taxa de escalonamento, e ajustamos o playbook até os números ficarem certos.
4. Lançamento com travas. Limites de orçamento, limites de taxa, fila de aprovação para etapas de risco, registro completo. Pessoas acompanham de perto a primeira semana.
5. Ajuste fino. De duas semanas a três meses revisando conversas e melhorando, dependendo do pacote.

Para quem é isso

Negócios que respondem mais de 30 mensagens de clientes por dia, times onde um gerente passa horas roteando e fazendo relatórios, marcas que precisam de conteúdo todos os dias, e qualquer um que já paga por uma assinatura de modelo e quer que ela realmente faça alguma coisa. Se o seu volume é menor, diremos isso e recomendaremos um bot mais simples.

Stack

Python, FastAPI, Claude e GPT via SDKs oficiais com fallback entre provedores, PostgreSQL, Redis, Telegram Bot API, WhatsApp Business API, LINE Messaging API, Meta Graph API, vector stores para RAG, Docker no seu servidor ou no nosso. As chaves e os dados ficam na sua conta.