IA que age. Agentes autônomos que planejam, decidem e executam tarefas complexas com mínima supervisão humana. Automação inteligente de workflows end-to-end.
Agentes com reasoning, tool use, memória e colaboração multi-agente.
Agentes tomam decisões, planejam ações e executam tarefas complexas sem intervenção humana constante.
Acesso nativo a +200 APIs, bancos de dados, sistemas corporativos e ferramentas externas.
Memória de longo prazo com vector stores. Agentes lembram conversas e histórico.
Múltiplos agentes especializados trabalham juntos para resolver problemas complexos.
Workflows híbridos onde agentes solicitam aprovação humana em decisões críticas.
Agentes melhoram com feedback e adaptam estratégias através de reinforcement learning.
Políticas de segurança, rate limiting e sandboxing garantem operação segura.
Rastreamento de decisões, logs de ações e auditoria completa de comportamento.
O ciclo de raciocínio e ação dos agentes autônomos.
Usuário define objetivo de alto nível em linguagem natural.
LLM decompõe objetivo em sub-tarefas e cria plano de execução.
Chama APIs, consulta bancos, navega web e executa ações.
Analisa outputs, detecta erros e ajusta estratégia.
Completa objetivo ou solicita input humano.
Automação inteligente em múltiplos domínios.
Agentes respondem tickets, consultam bases de conhecimento, escalam casos complexos e resolvem 78% das solicitações sem intervenção humana.
Agentes navegam web, extraem dados, compilam relatórios de mercado e monitoram competidores automaticamente.
Agentes coordenam processos multi-step, integram sistemas legados, validam dados e garantem compliance em workflows corporativos.
Agentes desenvolvem funcionalidade, fazem revisão de código, detectam bugs, sugerem otimizações e mantêm documentação técnica atualizada.
Diferentes paradigmas para diferentes necessidades.
Ação+Reação. Agentes que pensam em voz alta, planejam ações e ajustam estratégias dinamicamente.
Planejamento antecipado seguido de execução sequencial. Ideal para tarefas com múltiplas etapas.
Self-reflection loops. Agentes avaliam próprio desempenho e refinam abordagens iterativamente.
Hierarquias de agentes especializados (manager, workers, critics) que colaboram.
Framework para orquestração de agentes com gerenciamento de estado, chamada de ferramentas e memória.
LLMs de ponta com chamadas de funções nativas e janelas de contexto com mais de 200 mil tokens.
Pinecone/Weaviate para memória de longo prazo através de busca semântica.
Mais de 200 ferramentas pré-integradas: APIs REST, bancos SQL/NoSQL, web scraping.
LangSmith para tracing, Guardrails AI para validação de outputs.
Kubernetes para orquestração, Redis para gerenciamento de estados.
Agende uma demo e veja agentes de IA executando workflows complexos autonomamente.
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