Orquestração multiagente
Fluxos como grafo, com novas tentativas, retomada a partir do último passo e um agente especializado para cada parte do trabalho.
Serviço · AI Harness Development
O harness que leva seus agentes à produção
Construímos tudo o que envolve seus agentes de IA: memória do negócio, orquestração, aprovação por papel, evals e controle de custos. Seu, auditável e pronto para escalar.
AI HARNESS DEVELOPMENTEM OPERAÇÃO
O que você recebe
Orquestraçãofluxos como grafo
Memóriabrain do negócio
Aprovaçãoassinatura por papel
Qualidadeevals contínuas
Gastostetos por fluxo
O problema
Seus agentes funcionam na demo, não na operação. Quase nunca falta o modelo: falta tudo o que está em volta dele.
PilotoNunca chega à produção
Funciona com dados limpos e um só usuário, e quebra com as exceções reais.
Quem?Ninguém aprova nada
O agente envia aos clientes coisas que nenhuma pessoa com autoridade revisou.
Por quê?Erros sem explicação
Sem rastros, ninguém sabe o que o agente fez, com quais dados nem quanto custou.
ZeroCada agente começa do zero
Cada projeto monta sua própria memória, regras e conexões, e nada é compartilhado.
O que construímos
Todas as peças de que um agente precisa em produção. Sobre o nosso harness comprovado, adaptado aos seus processos, papéis e regras.
Brain do negócio
Uma memória compartilhada por todos os agentes: clientes, casos, regras e decisões. Fica na sua infraestrutura e é sua.
Aprovação humana por papel
Pontos de controle em que a pessoa certa assina antes que algo importante saia da empresa.
Evals e observabilidade
Casos reais contra os quais cada mudança é medida, e rastros do que cada agente fez, com quais dados e a que custo.
Segurança e políticas
Permissões mínimas por agente, gestão de segredos, execução isolada e defesa contra prompt injection.
Roteamento de modelos e custos
O melhor modelo para cada tarefa, com tetos de gasto por fluxo e um provedor alternativo se um falhar.
Arquitetura
AI agent harness: a visão completa Como um LLM se torna um agente confiável, seguro e capaz.
1O que é um harness?
O sistema de execução em volta do LLM: orquestra a execução e gerencia ferramentas, memória, estado, segurança e observabilidade.
Agente = Modelo + Harness
Modeloraciocina+Harnessplano de controle
2Capacidades-chave
- Montagem de prompt e contexto
- Orquestração do ciclo do agente
- Orquestração de ferramentas
- Gestão de memória
- Políticas e segurança
- Humano no ciclo
- Execução isolada
- Coordenação multiagente
- Observabilidade e traces
- Evals e melhoria contínua
Objetivo: Deixar o modelo planejar, usar ferramentas, lembrar, executar e entregar resultados com segurança.
- Usuário / API
- Harness
- Modelo
- Ferramentas / ambiente
- Resultados
3Arquitetura do harness
Usuário / APIWeb, mobile, CLI
Harness · plano de controle
Montador de promptsMotor do cicloRegistro de ferramentasGestor de memóriaMotor de políticasSessão e estadoRetentativas e recuperaçãoAprovação humanaRoteador multiagenteTraces e telemetria
LLMMotor de raciocínio
Ferramentas
- Busca web
- Bancos de dados
- Arquivos
- E-mail / Slack
- Execução de código
- APIs
- Serviços em nuvem
- CRM / ERP
Sandbox · ambiente de execução
ContêinerDockerMicroVMFirecrackerWASMruntimeRedecontrolesArquivossistema
Isolamento · Limites de recursos · Snapshots de estado · Segurança
Camadas de memória
- Curto prazo · sessão
- Longo prazo · banco vetorial
- Episódica · traces
- Base de conhecimento
A ideia-chave: O modelo pensa. O harness torna esse pensamento executável, seguro e confiável.
4O ciclo do agente
- 1. Pensar
O modelo analisa o contexto e decide o que fazer.
- 2. Planejar
Escolhe: responder ou chamar uma ferramenta.
- 3. Agir
O harness executa a ferramenta com segurança.
- 4. Observar
Volta o resultado da ferramenta e do ambiente.
- 5. Refletir
Soma o resultado ao contexto e repete até terminar.
- 6. Responder
Entrega o resultado final ao usuário.
5Orquestração multiagente
Agente supervisor / roteador
Agente pesquisadorAgente programadorAgente revisor
Memória, conhecimento e ferramentas compartilhados
6Observabilidade e evals
O que rastreamos
- Prompts e respostas
- Chamadas de ferramentas
- Latência e tokens
- Erros e retentativas
- Transições entre agentes
- Leituras / escritas de memória
Armazém de traceslogs, métricas, traces
Ciclo de melhoria
- Definir tarefas e benchmarks
- Rodar o agente
- Pontuar resultados
- Analisar falhas
- Melhorar prompts, ferramentas, políticas, modelo
7Camadas de segurança e controle
- Validação e limpeza de entradas
- Permissões e acesso a ferramentas
- Detecção de ações perigosas
- Fluxos de aprovação humana
- Segredos e proteção de dados
- Rate limits e limites de gasto
- Auditoria e conformidade
8Exemplo de ponta a ponta
- O usuário pede: "Analise vendas.csv e me dê insights"
- O harness monta o contexto: memória, ferramentas, instruções
- O LLM raciocina e chama uma ferramenta Python
- O sandbox executa o código com segurança e devolve resultados
- O LLM interpreta os resultados e segue raciocinando
- O harness entrega a resposta final ao usuário
Como trabalhamos
Do diagnóstico à evolução, com entregas em cada etapa.
- 01Diagnóstico
Mapeamos processos, sistemas, dados e riscos. Entregamos o processo prioritário e os critérios de sucesso.
- 02Desenho
Definimos agentes, memória, regras, papéis de aprovação e evals. Entregamos a arquitetura e o plano.
- 03Construção
Montamos o harness e o primeiro fluxo sobre os seus sistemas, com revisões semanais em casos reais.
- 04Produção
Lançamos com usuários reais, aprovações ativas, rastros e alertas, medido contra as evals combinadas.
- 05Evolução
Ajustamos com dados da operação e somamos novos agentes sobre a mesma base.
O que você recebe
Um sistema em produção, não um protótipo.
- Harness implantado na sua infraestrutura ou nuvem
- Primeiro fluxo agêntico operando com usuários reais
- Memória do negócio documentada e sob seu controle
- Suíte de evals com casos da sua operação
- Painel de rastros, custos e alertas
- Manual de operação e transição para sua equipe
Tecnologia
O melhor modelo para cada tarefa, sobre uma base comum.
OpenAIClaudeGeminiModelos open sourceOrquestração em grafoMemória estruturada e vetorialEvals automatizadasRastros e telemetriaExecução isoladaGestão de segredosAPIs e webhooksIntegração com CRM e ERPControle de custos por fluxo
Para ler
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Perguntas frequentes
O que é um AI harness e por que eu preciso de um?
É a infraestrutura em volta do modelo de IA: que informação ele vê, que ferramentas usa, que regras cumpre, quem aprova e como tudo é registrado. O modelo raciocina; o harness torna esse raciocínio confiável dentro da sua empresa.
Vocês podem trabalhar sobre os agentes ou pilotos que já temos?
Sim. Começamos diagnosticando o que funciona e o que falta, e muitas vezes integrações, dados e prompts são reaproveitados. O que muda é a base: memória, aprovações, evals e rastros comuns a todos os agentes.
Com quais modelos de IA vocês trabalham?
Com o melhor para cada tarefa: OpenAI, Gemini, Claude ou modelos open source. O harness direciona cada passo ao modelo adequado e permite trocar de provedor sem refazer o sistema.
De quem são a memória e os dados?
Seus. A memória do negócio fica na sua infraestrutura ou na sua conta de nuvem, com as suas permissões. Não vendemos licenças nem prendemos você a uma plataforma.
Qual agente ou piloto você quer levar à produção? Conte-nos sobre o processo e propomos um diagnóstico.
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