Onda de partículas de luz atravessando traços de circuito sobre um fundo azul-marinho escuro

Serviços

Desenvolvimento de agentes de IA

Agentes que executam tarefas reais nos seus sistemas, construídos por uma empresa de engenharia que responde pelo resultado em produção.

Desenvolvimento de agentes de IA é o projeto e a construção de sistemas de inteligência artificial (IA) que percebem contexto, planejam etapas e executam ações em ferramentas reais, como APIs, bancos de dados e sistemas internos, para cumprir um objetivo com autonomia. A AlphaCorp AI, empresa de engenharia de IA com time baseado no Rio de Janeiro, entrega esses agentes de ponta a ponta: arquitetura, integração, avaliação contínua e operação. Em agosto de 2026, o desafio deixou de ser o modelo e passou a ser a engenharia em volta dele: permissões, avaliação e integração com o que sua empresa já roda.

Histórico

Criadores do RustyRAG

RAG em tempo real, feito em Rust · Sub-200 ms ponta a ponta

10+ anos entregando soluções de IAIgnas Vaitukaitis · Fundador e CEO

Começar um projeto →Leia o código do RustyRAG antes de assinar.

Entregamos para

VersarWashington, DC
GynisusNova York
CampusReelNova York
LuniqAlemanha
HospitalityFlowSingapura

Agentes de IA nas empresas brasileiras em números

Os números de 2025 e 2026 mostram adoção acelerando no Brasil, puxada pelas grandes empresas. A AlphaCorp AI constrói para esse estágio da adoção: empresas que já testaram IA e agora precisam dela operando de verdade.

53%dos executivos brasileiros têm agentes de IA como prioridade para 2026ABES e IDC, 2026 ↗

37%das grandes empresas brasileiras já desenvolvem IA internamente, ante 24% em 2024CETIC.br ↗

34 p.p.de vantagem do padrão ReAct sobre imitação e aprendizado por reforçoGoogle Research ↗

Visão geral

O que a AlphaCorp AI constrói em desenvolvimento de agentes de IA

A AlphaCorp AI constrói o agente completo, do ciclo de raciocínio à infraestrutura que o mantém no ar.

Agentes de tarefa com ciclo ReAct

Percepção, planejamento, memória e ação num ciclo que consulta seus sistemas, executa e verifica o resultado antes do próximo passo.

Sistemas multiagentes

Papéis especializados trocando mensagens para dividir fluxos longos, como geração de código, revisão e depuração, quando um agente único não dá conta.

Contexto documental com RAG

Quando o agente decide com base em documentos, plugamos nosso desenvolvimento de RAG: o RustyRAG, nossa stack de retrieval-augmented generation (RAG), responde em menos de 200 ms.

Integração via Model Context Protocol (MCP)

Conectamos o agente a repositórios, ferramentas corporativas e ambientes de desenvolvimento pelo MCP, padrão aberto lançado pela Anthropic em novembro de 2024 e doado em dezembro de 2025 a uma fundação sob a Linux Foundation.

Comportamento e guardrails

Projetamos o comportamento do agente com engenharia de prompt: instruções, limites e políticas de resposta medidos por suíte de avaliação.

Modelo ajustado e operação contínua

Quando o caso pede, aplicamos fine-tuning ao modelo e sustentamos tudo com infraestrutura de MLOps e DevOps: observabilidade, logs de ação e rollback de versão.

03Stack

Stack que usamos na produção

Escolhemos a melhor ferramenta para cada trabalho, não a mais famosa. É isto que roda por trás dos agentes, dos pipelines de recuperação e da automação que colocamos em produção.

Linguagens

PythonRustTypeScript

Modelos de base

AnthropicOpenAIGeminiLlamaMistralHugging Face

Inferência rápida

GroqCerebrasOpenRouterReplicateOllamavLLM

Agentes e orquestração

LangGraphLangChainLlamaIndexCrewAIn8n

Vetores e memória

MilvusPineconepgvectorChromaWeaviateRedis

Voz, imagem e fine-tuning

ElevenLabsComfyUIPyTorch / LoRAModal

Cloud e entrega

AWSAzureGoogle CloudDockerKubernetesVercel

Avaliação e observabilidade

LangSmithLangfuseWeights & BiasesGrafana

79%dos executivos dizem que suas empresas já adotam agentes de IAPwC, 2025 ↗

US$ 450 biem valor econômico previsto com agentes de IA até 2028Capgemini, 2025 ↗

96%dos líderes de TI planejam ampliar o uso de agentes em 12 mesesCloudera, 2025 ↗

Processo

Como funciona nosso processo de desenvolvimento de agentes de IA

Nosso processo de desenvolvimento de agentes de IA tem quatro etapas, do diagnóstico à produção por fases.

Diagnóstico do fluxo

Mapeamos com você o processo e decidimos se ele pede um agente ou algo mais simples. Se a dúvida vem antes disso, a auditoria de integração de IA faz esse mapa no seu ambiente inteiro.

Arquitetura e permissões

Definimos os quatro componentes (percepção, planejamento, memória e ação), quais sistemas o agente toca e de quais permissões ele realmente precisa.

Construção com avaliação desde o primeiro commit

O ciclo de avaliação da AlphaCorp AI roda casos reais do seu fluxo a cada mudança, porque as metodologias de avaliação de agentes ainda não estão maduras para uso real e benchmark público não prevê o comportamento no seu dado.

Produção por fases

O agente entra operando com aprovação humana nas ações de risco e ganha autonomia conforme as métricas do seu fluxo confirmam o comportamento.

Benefícios

Por que investir em desenvolvimento de agentes de IA em 2026

Investir em desenvolvimento de agentes de IA em 2026 significa automatizar a execução, e as concorrentes maiores da sua empresa já começaram.

Ação concluída, além de texto gerado

Um agente fecha o ciclo: consulta o sistema, decide conforme a regra e registra o resultado, em vez de devolver um rascunho para alguém executar.

Raciocínio que se corrige no caminho

A AlphaCorp AI constrói sobre o padrão ReAct, que intercala raciocínio e ações executáveis e permite ao agente monitorar e corrigir o próprio plano durante a tarefa.

Integração sem amarra a um fornecedor

Com o MCP governado por uma fundação aberta desde dezembro de 2025, o agente conversa com seus sistemas por um protocolo que sobrevive à troca de modelo.

Arquitetura conhecida, risco menor

Percepção, planejamento, memória e ação são componentes formalizados na literatura de agentes autônomos. Construímos sobre esse padrão em vez de inventar estrutura nova a cada projeto.

Por que a AlphaCorp

Por que a AlphaCorp AI para desenvolvimento de agentes de IA

A AlphaCorp AI desenvolve agentes de IA com critérios que vêm da produção.

Quem conversa com você é quem constrói. Time remoto com base no Rio de Janeiro, trabalhando em horário comercial americano, em português, inglês e espanhol. Sem camada comercial entre você e o engenheiro.

Um trade-off assumido: nem todo fluxo precisa de agente. Autonomia custa mais e amplia a superfície de ataque. Quando um pipeline de RAG ou um prompt bem medido resolve, entregamos isso e você paga menos.

Experiência de produção. O que só se aprende entregando: os incidentes mais caros de um agente em produção raramente são respostas erradas. São ações legítimas disparadas por uma instrução maliciosa lida dentro de um documento, com credencial válida. Por isso escopo de permissão vem antes do prompt.

Criadores do RustyRAG. Quando o agente precisa de contexto documental, ele herda uma stack de RAG que já responde em menos de 200 ms, em vez de uma busca montada às pressas para o projeto.

Segurança e LGPD no desenvolvimento de agentes de IA

Autonomia amplia a superfície de ataque. Um agente que executa ações pode ser alvo de instruções embutidas nos documentos e páginas que ele lê, e uma pesquisa de 2026 argumenta que prevenir prompt injection em agentes pode ser um problema estruturalmente insolúvel sem limitar os comportamentos legítimos do agente. Em sistemas multiagentes, a delegação entre agentes adiciona riscos de tool poisoning e roubo de credenciais.

Por isso a AlphaCorp AI trata segurança de agentes como decisão de arquitetura, com práticas verificáveis.

Menor privilégio por padrão. O agente recebe uma credencial própria, com escopo mínimo por tarefa, em vez de herdar o acesso de um usuário humano.

Log de cada ação. Toda chamada de ferramenta fica registrada com entrada, saída e decisão, o que permite auditoria posterior.

Aprovação humana para ação irreversível. Pagamento, exclusão e comunicação externa passam por confirmação até as métricas justificarem maior autonomia.

LGPD desde o desenho. A ANPD colocou IA entre os eixos prioritários de fiscalização para 2026 e 2027, com atenção à revisão de decisões automatizadas prevista no art. 20 da LGPD. Projetamos o agente para atender a esse artigo: decisões rastreáveis e revisáveis.

FAQ

Perguntas frequentes sobre desenvolvimento de agentes de IA

O que é um agente de IA?

Um agente de IA é um sistema que percebe o ambiente, planeja e executa ações com autonomia para atingir um objetivo, em vez de apenas responder a um prompt isolado. O conceito vem da pesquisa em agentes inteligentes iniciada em 1995 e ganhou escala com os modelos de linguagem de grande porte (LLMs) capazes de chamar ferramentas. Na prática, é software que conclui tarefas nos seus sistemas.

Qual a diferença entre um agente de IA e um chatbot?

O chatbot responde e para. O agente responde, chama APIs, consulta bases e executa a tarefa até o fim, com memória do que já fez. A diferença aparece no resultado: um devolve texto para alguém agir, o outro entrega a ação feita e registrada.

Quanto custa desenvolver um agente de IA?

O custo depende de três variáveis: quantos sistemas o agente integra, quais ações executa e quanto de autonomia recebe. Não publicamos tabela porque dois agentes com o mesmo objetivo podem ter escopos muito diferentes. Uma conversa de diagnóstico com os engenheiros da AlphaCorp AI precifica o seu caso.

Quanto tempo leva para colocar um agente de IA em produção?

O prazo acompanha o escopo: número de integrações, sensibilidade das ações e maturidade dos seus dados. Entregamos por fases, com o agente operando sob aprovação humana antes da autonomia completa, então você vê a primeira versão funcionando bem antes de o projeto terminar.

Agente de IA é compatível com a LGPD?

Sim, desde que projetado para isso: decisão registrada, revisável e com base legal para cada dado tratado. O art. 20 da LGPD garante a revisão de decisões automatizadas, e a ANPD fez de IA um eixo prioritário de fiscalização a partir de 2026. Nossos agentes saem com log de ação e trilha de auditoria por padrão.

Preciso de um agente de IA se já tenho um pipeline de RAG?

Depende do que falta. Se o problema é responder com contexto, o RAG basta. Se o problema é executar o que vem depois da resposta (abrir chamado, atualizar cadastro, disparar cobrança), o agente entra, e ele pode usar seu RAG atual como fonte de contexto.

O que acontece depois do lançamento do agente?

Operação contínua: monitoramos métricas do fluxo, custo por tarefa e taxa de intervenção humana, e ajustamos o agente conforme seus sistemas mudam. A infraestrutura de MLOps registra cada ação, o que permite ampliar a autonomia com evidência em vez de aposta.

Atualizado em 28 de agosto de 2026