Engenharia de agentes e capacitação
Construímos agentes que fazem mais do que responder prompts: usam ferramentas, acessam contexto, seguem regras e executam tarefas dentro dos limites definidos pela empresa.
Um agente em produção é software distribuído: precisa de identidade, permissões, estado, observabilidade, controle de custo e tratamento de falhas. É isso que separa um agente pronto para produção de um piloto que funciona apenas na demonstração.
Resultado
Agentes que a empresa consegue operar, com permissões definidas, comportamento medido e mecanismos para interromper ou reverter sua execução.
O que fazemos
A prática de levar agentes à produção e mantê-los lá é conhecida como AgentOps. Estruturamos o trabalho nos seus quatro pilares.
Governança e segurança
Definimos controle de acesso, políticas, proteção de dados e guardrails. O agente recebe apenas as permissões necessárias para executar sua tarefa, independentemente de quem o acionou.
Build e operações
Projetamos a arquitetura, ferramentas, integrações e deployment dos agentes para ambientes reais de produção, incluindo identidade própria e isolamento de sessões.
Avaliação
Criamos testes para medir qualidade, comportamento, segurança e desempenho usando casos do domínio da empresa. O objetivo é saber se uma mudança realmente melhorou o agente.
Observabilidade e monitoramento
Acompanhamos agentes, modelos, ferramentas, custos e execução, mantendo o rastro necessário para entender o que aconteceu e investigar problemas.
Capacitação de times
Engenharia assistida por IA
Ajudamos o time a incorporar ferramentas como Claude Code ao fluxo de engenharia existente, mantendo revisão técnica, testes e controle sobre o que chega à produção.
Desenvolvimento de agentes pelo time interno
Ensinamos como projetar, versionar e revisar os componentes que definem um agente: ferramentas, contexto, regras e critérios de avaliação.
Transferência da operação
Documentação, revisão conjunta e acompanhamento até que a equipe interna consiga operar, avaliar e evoluir os agentes de forma independente.
Como trabalhamos
Começamos pela tarefa, não pelo agente
Nem toda tarefa precisa de um agente. Quando uma automação determinística resolve o problema, ela pode ser mais simples, barata e previsível.
Definimos a fronteira antes das ferramentas
Estabelecemos quais sistemas o agente pode acessar, quais permissões terá e em quais condições poderá executar cada ação.
Conectamos ferramentas com tool use e MCP
O agente acessa sistemas internos pelos caminhos controlados pela empresa, sem replicar dados desnecessariamente ou abrir permissões mais amplas que o necessário.
Medimos antes de ampliar
Criamos um conjunto de avaliação com o time e executamos os testes a cada mudança relevante de prompt, ferramenta ou modelo.
Colocamos em produção com rastro e limite
Registramos as execuções necessárias para investigação, definimos limites de custo e execução e mantemos mecanismos para interromper o agente sem comprometer o sistema principal.
Serviços AWS e ferramentas envolvidas
- Amazon Bedrock AgentCore
- AgentCore Runtime
- AgentCore Gateway
- AgentCore Memory
- AgentCore Identity
- AgentCore Observability
- AgentCore Evaluations
- AgentCore Policy
- MCP
- Anthropic Claude
- Claude Code
- Amazon CloudWatch
Onde normalmente entramos
O agente funciona na demonstração, mas não na prática
Pilotos que funcionam nos casos previstos, mas apresentam comportamento inesperado quando recebem tarefas ou dados diferentes do roteiro original.
Ninguém consegue dizer se o agente melhorou
Times que ajustam prompt, ferramenta ou modelo sem um conjunto de avaliação consistente e, por isso, trocam um problema por outro a cada mudança.
O time quer desenvolver com IA
Empresas que querem incorporar agentes e ferramentas de engenharia assistida por IA ao trabalho cotidiano sem abrir mão de revisão técnica, segurança e controle sobre o software produzido.