Financeiro: 85% menos de erros
Batimento item a item entre o Pedido de Compra (PO) e a Nota Fiscal, sem chave forte, apontando divergências e acionando ações em sistemas.
- Extração de dados
- Batimento de itens
- Abertura de disputas
Saúde: Zero fraudes
Auditoria sobre contas hospitalares e reembolsos médicos, identificando cobranças indevidas, documentos falsos ou fora de protocolo.
- Check da NFS em prefeituras
- Check da Receita Saúde na RF
- Triagem automatizada
Jurídico: Risco contratual zero
Revisa contratos de terceiros em massa, garantindo que nenhuma cláusula fuja das políticas da empresa ou da conformidade com a LGPD.
- Matriz de risco
- Base de cláusulas
- Parecer jurídico
Design de personas e contextos
Modelamos a personalidade e os limites do agente. Ele entende quem é (Ex: Auditor Contábil) e mantém histórico de interações.
Engenharia de RAG
Injetamos seus manuais em bancos vetoriais seguros. O agente aprende sem vazar seus dados para modelos públicos.
Desenvolvimento de custom tools
Criamos os "braços mecânicos". Conectamos com seus ERP via APIs oficiais ou robôs programados (RPA).
Calibração via golden sets e guardrails
Garantimos a qualidade através de testes automatizados e cercas lógicas que impedem o agente de agir fora do objetivo.
Plataforma "White Label" de execução
Os agentes precisam rodar em um lugar, seguro, observável e rastreável. Aqui é seu ponto de partida.
Auditoria e memória decisional
Acompanhe cada passo do raciocínio (*Chain of Thought*) dos agentes em um log imutável para conformidade SOC2.
Human in the loop
UI onde gestores aprovam as ações dos agentes. A IA analisa e prepara; o humano decido com um clique.
Assistentes para RAG e personas
Ferramenta integrada para que sua TI crie novos agentes, carreguem documentos e definam permissões de "tools" de forma intuitiva.
O que o Gestor de TI precisa saber sobre Agentes de IA?
Muitos “especialistas” entregam agentes baseados em scripts Python soltos ou prompts pessoais de funcionários. Isso cria uma TI invisível, sem auditoria e com risco iminente de vazamento de dados.
O maior bloqueio jurídico para agentes é a falta de explicação: “Por que a IA mudou esta cláusula?”. Se o seu parceiro não oferece Trace Decisional (Chain of Thought), você está descumprindo a LGPD.
A IA é probabilística; o sistema de faturamento é determinístico. O erro fatal é deixar a IA decidir o valor final. Os Guardrails Neurosimbólicos validam o output da IA contra regras de negócio rígidas.
Seus dados sensíveis nunca devem treinar modelos públicos. A arquitetura deve priorizar a LLM privada ou modelo local, garantindo que o tráfego de dados ocorra em perímetros controlados da sua rede.
Para construir agentes de nível enterprise, não bastam prompts. É necessário orquestrar um ecossistema de ferramentas.
LangChain
Arquitetura de Orquestração
Mecanismo que padroniza como o código “fala” com diferentes IA’s. Ele gerencia o fluxo de contexto garantindo que a informação chegue ao modelo corretamente.
LangGraph
Lógica de Estado e Ciclos
Framework para criação de agentes com memória de estado e ciclos de auto-correção. Diferente de um fluxo linear, permite que o agente “pense duas vezes” e retorne a etapas anteriores.
pgvector (PostgreSQL)
Memória de Longo Prazo Corporativa
Extensão que transforma o banco de dados SQL em um cérebro semântico. Ele armazena o “significado” das suas políticas em formato de vetores para buscas ultra velozes por similaridade.
Java / Python
Camada de Execução Enterprise
Linguagens de backend robustas que servem como os “braços” do agente. Enquanto a IA pensa, estas chamam de APIs, editam arquivos, disparam robôs, garantem a segurança, etc.
LangSmith
Observabilidade e Tracing de IA
Monitoramento que abre a “caixa preta” da IA. Ela rastreia cada etapa do raciocínio, permitindo auditar custos de tokens, latência e o “pensamento” que levou a uma decisão.
CrewAI
Colaboração Multi-Agente
Orquestrador que permite criar uma equipe de IA’s com papéis distintos que trabalham em paralelo, delegando tarefas e revisando os resultados umas das outras.
Qdrant
Motor Vetorial de Alta Escala
Banco de dados “Vector-First” nativo, projetado para gerenciar bilhões de registros com latência de milissegundos. Oferece isolamento massivo de dados (Multitenancy).
NeMo Guardrails
Segurança Semântica e Ética
Camada de proteção da NVIDIA que define limites de conversas e ações. Ela impede que o agente sofra de “prompt injection” ou saia do escopo de negócio definido.
Estudo de Caso: Departamento Jurídico – Agente Especialista na Elaboração e Revisão de Contratos.
Fase de imersão onde identificamos onde e como sua equipe atua como middleware manual. Utilizamos técnicas de Process Mining para mapear o volume e a variação lógica do fluxo.
No Jurídico (o processo atual)
“3 advogados seniores de uma empresa de grande porte gastavam em média 12hrs / semana cada um buscando desvios de Foro, Cláusulas Críticas em minutas externas.”
Damos o “cérebro” ao agente. Criamos a base vetorial privativa. Injetamos as regras e políticas da empresa. O agente não aprende a lei genérica; ele aprende as suas políticas de risco.
No Jurídico (o RAG)
“Injetamos 10 templates de ‘Minutas” e a Tabela de Alçadas de Compliance. O agente agora sabe que qualquer prazo de pagamento > 60 dias é um desvio crítico de política interna.”
Construímos os “braços mecânicos”. Desenvolvemos os gateways de ação que permitem ao agente escrever em sistemas. Definimos cercas lógicas determinísticas (os Guardrails).
No Jurídico (o ferramental)
“Desenvolvemos a “Redlining Tool”. O agente abre o documento, analisa cláusula por cláusula, aplica comentários fundamentados e salva a versão revisada no sistema. Por fim, notifica.”
É um ambiente de produção, white-label, que serve como ponto de partida para rodar agentes de IA, com segurança e observabilidade.
O RPA é rígido e segue cliques fixos. O Agente é cognitivo e adaptativo, usando APIs e ferramentas para resolver objetivos de negócio.
Com guardrails que validam a saída da IA contra regras determinísticas escritas em código.
Através das tools. São ferramentas que criamos usando conectores nativos dos sistemas, APIs REST ou RPAs.
Nossa No-Training Policy em Vertex AI garante que nenhum dado sensível treine modelos de terceiros.
Os agentes em si não guardam dados, eles utilizam para tomada de decisões. Os dados permanecem guardados nas fontes.
Nosso suporte é humanizado e especializado. Diferente de grandes players globais onde você é apenas um “ticket”, na EARQ temos um time técnico no Brasil pronto para ajudar via chat, e-mail ou reuniões de alinhamento.
Agende uma conversa com um arquiteto de IA da EARQ e descubra como transformar a operação da sua empresa com a automação agêntica.