Agentes que terminam o trabalho a sério.
IA orientada a objetivos que executa workflows multi-etapa — ligar a leads, processar documentos, responder a clientes — com uma fiabilidade que merece o seu nome em cima.
A demo é fácil. A 10 000.ª execução é o produto.
Qualquer um consegue ligar um modelo a uma ferramenta e gravar uma demo. A diferença entre isso e um agente em produção é tudo o que acontece quando a realidade resiste: entradas ambíguas, chamadas de API que falham, um cliente irritado, uma questão de conformidade. É essa parte que a nossa engenharia assume.
Os nossos agentes são entregues com garde-fous, suites de avaliação e trilhos de auditoria completos. Cada ação é registada, cada caso-limite tem um recuo, e um humano pode retomar o controlo a meio da tarefa. Já fizemos os nossos agentes passar por mais de cem mil chamadas reais — sabemos onde partem, porque já os partimos.
Agentes com uma descrição de funções.
Construímos agentes em torno de um papel definido e de um resultado mensurável — não uma janela de chat enxertada no seu produto.
Agentes de voz
Chamadas de entrada e de saída que qualificam, marcam e encaminham por conversa natural — com transferência em direto para um humano.
Agentes de workflow
Processos multi-etapa executados de ponta a ponta: receção de documentos, triagem de casos, processamento de encomendas, sequências de seguimento.
Assistentes ancorados por retrieval
Agentes de suporte e de conhecimento que respondem a partir dos seus próprios dados — com citações, sem improviso.
Serviços de integração
Agentes ligados ao seu CRM, ao seu ERP e ao seu ticketing via APIs e MCP — que agem nos seus sistemas, não ao lado deles.
Copilotos de negócio
Agentes especializados treinados nos seus playbooks e nas suas restrições, da conformidade aérea às operações de restauração.
Avaliações & garde-fous
Suites de testes comportamentais, restrições de saída e supervisão que mantêm os agentes no guião à medida que modelos e prompts evoluem.
A autonomia conquista-se por etapas.
Só alargamos o que um agente pode fazer quando ele já o provou — tal como faria com uma nova contratação.
01Definir as funções
Um papel, entradas claras, um resultado mensurável. Escrevemos a descrição de funções do agente e a sua métrica de sucesso antes de qualquer linha de código.
02O humano no ciclo
Os primeiros deploys correm sob supervisão — o agente propõe, um humano aprova. A confiança constrói-se sobre transcrições, não sobre promessas.
03Medir & robustecer
As suites de avaliação correm a cada alteração. Caçamos os 2% das execuções que falham e eliminamo-las por engenharia.
04Alargar a autonomia
As classes de ações validadas passam a autónomas; as ações sensíveis mantêm as suas portas de aprovação. Trilho de auditoria completo em cada etapa.
Já o entregámos.
Uma plataforma de agentes multi-tenant que construímos e operamos — marcação automática, qualificação e encaminhamento de leads por conversa natural.
Lead Track AI
Um SaaS multi-tenant que automatiza o envolvimento de leads com agentes de voz de IA — marcação automática de prospetos, qualificação por conversa e encaminhamento de leads de alta intenção para os comerciais com todo o contexto.
Escolhidas para o problema, não para o currículo.
Orquestração, telefonia e ferramentas de avaliação escolhidas pela fiabilidade sob carga — não pela parede de logótipos.
Uma só equipa. Zero passagens de testemunho.
As disciplinas mais combinadas com os agentes de IA — mesma arquitetura, mesmos engenheiros, sem imposto de integração.
Perguntas, respostas.
O que os compradores de agentes de IA mais nos perguntam. Para o resto — envie um briefing, um engenheiro sénior responde em menos de um dia útil.
Coloque-o num briefing. Um engenheiro sénior — não um vendedor — responde no prazo de um dia útil.
Q.01Como impedem que um agente saia do guião?
Saídas restringidas, ações em lista branca e suites de avaliação comportamental executadas a cada alteração de prompt ou de modelo. As ações sensíveis passam por portas de aprovação, e cada execução é registada para auditar exatamente o que o agente fez, e porquê.
Q.02Os agentes podem trabalhar nos nossos sistemas existentes?
Sim — é aí que reside a maior parte do valor. Integramos via as suas APIs e o Model Context Protocol: os agentes leem e escrevem no seu CRM, no seu ERP ou no seu ticketing com o mesmo modelo de permissões de um operador humano.
Q.03Os agentes de voz soam a robô. Os vossos também?
Os modelos de voz modernos sustentam uma conversa natural, interrompível, com latência inferior a um segundo. Os nossos já fizeram 100K+ chamadas reais; mostramos-lhe gravações verdadeiras — sem guião, não escolhidas a dedo — antes de qualquer compromisso.
Q.04O que acontece quando o agente fica bloqueado?
Escala. Cada agente que entregamos tem um comportamento de falha explícito: transferência para um humano com todo o contexto, colocação em fila para revisão, ou anulação da tarefa. A falha silenciosa é um defeito de engenharia, e tratamo-la como tal.
Q.05Quanto tempo demora a construir um agente?
Um agente interno de uso único: 4–6 semanas. Um agente virado para o cliente com várias ferramentas, fluxos de aprovação e observabilidade: 10–16 semanas. Começamos sempre por um spike de enquadramento pago de uma semana.
Q.06Agente único ou multiagente — quando o divide?
Por defeito, um agente único com um conjunto de ferramentas claro; o multiagente acrescenta sobrecarga de coordenação e superfície de falha. Dividimos em papéis planeador/executor/crítico apenas quando uma só janela de contexto não consegue conter a tarefa, quando as subtarefas exigem ferramentas ou modelos realmente diferentes, ou quando a saída de um papel tem de ser revista de forma independente antes de outro agir.
Q.07Como impedem que um agente entre em ciclo infinito ou queime o orçamento?
Limites de passos estritos, um orçamento de tokens e de dólares por tarefa aplicado na camada de orquestração, e uma deteção de ciclos que repara quando o agente repete a mesma chamada de ferramenta com os mesmos argumentos. Quando um orçamento é ultrapassado, o agente escala para um humano em vez de falhar em silêncio — usamos LangGraph ou Temporal para que a execução tenha checkpoints e possa ser retomada.
Q.08Como testam um agente antes de ele tocar nos sistemas de produção?
Fazemo-lo correr contra ferramentas em sandbox ou simuladas com uma suite de cenários com guião que cobrem os caminhos felizes e os modos de falha conhecidos, e depois reproduzimos tráfego real (anonimizado) em modo shadow. A suite de avaliação comportamental corre a cada deploy e bloqueia os merges que regridem nos benchmarks de segurança ou de taxa de conclusão.
Um workflow que um agente
devia assumir?
Descreva as funções — qualificar, triar, responder, processar. Respondemos em menos de um dia útil com uma leitura honesta: pode mesmo um agente fazê-lo?