AI agent development is about building software that uses large language models to reason, plan, and execute multi-step tasks without constant hand-holding. These aren't chatbots. Agents call external tools — APIs, databases, file systems — to actually get things done. Custom workflows define the decision logic, guardrails, and approval checkpoints that keep everything from going sideways once it hits production.
Onde os projetos falham
Conformidade
Structured Tool Calling
Multi-Step Workflow Orchestration
RAG Pipeline Integration
Human-in-the-Loop Safeguards
Full Observability & Tracing
Data Privacy & Self-Hosting
O que construímos
Custom Tool Definitions
Conditional Workflow Graphs
Model-Agnostic Architecture
Streaming Response UI
Evaluation & Testing Suite
Cost & Token Management
Nosso processo
Agent Architecture Workshop
Tool & Schema Development
Workflow & Prompt Engineering
Evaluation & Hardening
Deploy & Monitor
Perguntas frequentes
Qual é a diferença entre um agente IA e um chatbot?
Um chatbot responde a mensagens. Um agente IA raciocina sobre uma tarefa, chama ferramentas externas — APIs, bancos de dados, sistemas de arquivos — e executa fluxos de trabalho multi-etapas por conta própria. Estamos falando de agendar compromissos, processar reembolsos, gerar relatórios, disparar ações reais. Não apenas responder com texto.
Quais modelos de LLM você usa para agentes IA?
Somos agnósticos em relação ao modelo. A maioria dos projetos acaba usando uma mistura — GPT-4o ou Claude para raciocínio complexo, algo mais leve como GPT-4o-mini para etapas simples de classificação. Nossa arquitetura permite trocar modelos por etapa de fluxo de trabalho, para que você esteja equilibrando custo e qualidade ao mesmo tempo. Também suportamos modelos auto-hospedados via Ollama ou vLLM se você precisar manter tudo on-prem.
Como você evita alucinações de agentes IA?
Três camadas. Chamadas de ferramentas estruturadas com esquemas tipados forçam saídas válidas. Pipelines RAG mantêm respostas ancoradas em seus dados reais. Pontos de verificação com intervenção humana capturam casos extremos antes que ações de alto risco sejam executadas. Por cima disso, suites de avaliação automatizadas sinalizam regressões de precisão antes de cada implantação.
Agentes IA podem se integrar com nosso software existente?
Sim. Agentes podem se conectar a qualquer coisa com uma API — CRMs, ERPs, bancos de dados, plataformas de email, processadores de pagamento. Construímos definições de ferramentas tipadas para cada integração com autenticação adequada, rate limiting e tratamento de erros integrados. Sem API? Podemos construir uma, ou usar automação de navegador como ponte.
Quanto tempo leva para construir um agente IA customizado?
Um agente focado em um único fluxo de trabalho normalmente leva 4–6 semanas do início até a produção. Sistemas multi-agentes com várias integrações de ferramentas e fluxos de aprovação geralmente levam 8–12 semanas. Cada projeto inclui uma janela de 30 dias pós-lançamento para ajuste de prompts e otimização de desempenho.
Nossos dados são seguros ao usar agentes IA?
Quando a sensibilidade dos dados exige, implantamos inteiramente em sua infraestrutura. Para indústrias reguladas, agentes podem rodar dentro de seu VPC sem que nada saia da sua rede. Suportamos endpoints de LLM privados, criptografamos todos os dados em repouso e em trânsito, e fornecemos logs de auditoria completos de cada ação e chamada de ferramenta do agente.
Let's build
something together.
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