Engenharia · IA & Agentes

IA aplicada ao seu processo — não ao demo.

Projetamos agentes autônomos, copilotos operacionais e RAG sobre bases internas com governança, logs e custo controlado em produção. Não é chatbot genérico: é engenharia sobre os seus dados, com citação de fonte e trilha de auditoria.

Solicitar orçamentoAgendar reunião

Padrões de engenharia

4+
Provedores de LLM suportados (OpenAI, Anthropic, Google, open-source)
100%
Chamadas logadas com input/output/contexto
RAG
Todas as respostas com citação de fonte
↓70%
Redução típica de custo com cache semântico
Por que sob medida

A maioria dos projetos de IA morre no piloto: modelo alucina sobre dado que não conhece, não integra com o processo real, custa caro em escala e não passa em auditoria interna. Sem engenharia por trás, IA vira demo bonita e sistema que ninguém usa — e a empresa acumula pilotos, não produção.

Problemas que resolvemos

Sintomas recorrentes que aparecem quando a operação cresce mais rápido que o software que a sustenta.

Chatbot que alucina em cima de dado sensível
IA sem integração com CRM, ERP ou ticket
Falta de logs e rastreabilidade das respostas
Custo de LLM fora de controle em produção
Sem controle de acesso — qualquer usuário vê qualquer dado
Piloto que nunca sai do laboratório

Para quem é

Perfis operacionais onde este tipo de projeto costuma gerar impacto direto no processo.

Operações com atendimento em alta escala

Volumes que não cabem em humano puro — triagem, resposta padrão e escalonamento assistido por agente.

Empresas com base documental densa

Contratos, políticas, catálogos, planilhas e tickets que precisam ser consultáveis em linguagem natural com citação de fonte.

Times de vendas B2B

Scoring automático, extração estruturada de e-mails de lead e sugestão de próximo passo dentro do CRM.

Back-office jurídico e financeiro

Extração de campos-chave de documentos, checagem de compliance e classificação de tickets em escala.

Produtos SaaS que querem IA como feature

Agente embutido no produto do cliente, com governança, quota por tenant e billing separado.

Por que sistemas prontos falham

O comparativo abaixo mostra onde plataformas genéricas quebram e onde a Tavares Design entrega diferente.

Fonte da resposta
Modelo alucina sobre dado que não conhece
RAG sobre base do cliente com citação de trecho de origem
Integração
Chatbot isolado em widget
Agente com tools conectadas a CRM, ERP e ticket
Governança
Sem log, sem trilha, sem controle de acesso
Log por chamada, RBAC e retenção configurável
Custo em produção
Chamada direta ao modelo mais caro, sem cache
Cache semântico + roteamento por complexidade + fallback
Vendor lock-in
Preso em um único fornecedor de LLM
Multi-provider (OpenAI, Anthropic, Google, open-source)
Auditoria
Não passa em compliance interno
Compatível com LGPD e trilha de auditoria

Módulos típicos deste tipo de projeto

Escopo variável, mas o núcleo abaixo aparece na maioria das entregas.

Agentes de atendimento

WhatsApp, chat e voz com RAG sobre a base do cliente, tools conectadas ao CRM e escalonamento humano quando confiança cai.

RAG corporativo

Indexação de documentos, contratos e bases internas em vector store (pgvector), com resposta citando trecho de origem.

Copilotos operacionais

Assistente sobre ERP, tickets e dados operacionais para acelerar decisão do time interno — com RBAC por role.

Classificação & extração

Scoring de leads, roteamento de tickets, extração estruturada de documentos e e-mails em pipeline batch ou streaming.

Governança & logs

Log por chamada com input/output/contexto/usuário, políticas de retenção configuráveis e trilha compatível com auditoria.

Cache semântico

Perguntas repetidas respondem em milissegundos sem custo de token — redução típica de 70% no custo de produção.

Roteamento entre modelos

Pergunta simples vai para modelo barato, caso denso reserva o top-tier — fallback automático entre provedores.

Guardrails & moderação

Filtros de conteúdo, detecção de PII, limite por tenant, quota e política de escalonamento humano.

Avaliação contínua

Métricas de qualidade (fidelidade, relevância, groundedness) medidas em produção — não em benchmark de laboratório.

Ensaio técnico

Como pensamos IA aplicada em produção

IA vira demo bonita em cima de wrapper de API. IA vira sistema quando responde ao processo real do cliente, cita fonte, respeita permissão, e mantém custo previsível em escala. A diferença entre esses dois estados é engenharia — não modelo.

Nosso ponto de partida é o caso de uso, não o modelo. Definimos com o cliente qual decisão a IA precisa acelerar (triagem, resposta, extração, classificação), qual tolerância a erro é aceitável, qual dado alimenta e qual auditoria será exigida. A partir daí a arquitetura vem por consequência — modelo, RAG, tools, cache, governança.

RAG com citação de fonte

Documentos, contratos, tickets e bases internas são indexados em vector store (pgvector é o padrão). O agente responde citando o trecho exato de origem — reduz alucinação e permite auditoria retroativa.

Tools e agentes conectados ao processo

O agente não fica só na conversa. Ele pode consultar CRM, abrir ticket, chamar API interna, atualizar oportunidade — tudo com controle de permissão por role e trilha de execução.

Ensaio técnico

O que muda quando IA respeita a operação

Chatbot sem contexto do negócio é um projeto de marketing. Assistente sem log é risco de auditoria. Automação sem controle de custo é bomba-relógio na fatura mensal do provedor de LLM. Cada um desses problemas mata iniciativa antes de gerar retorno — e é o motivo pelo qual muita empresa tem 5 pilotos de IA e nenhum em produção.

Nossa entrega inclui governança desde o primeiro release: log por chamada, política de retenção, controle de acesso por role, quota por tenant, cache semântico para reduzir custo repetitivo e roteamento por complexidade para usar modelo caro só quando faz diferença. Sem isso, não é IA aplicada — é experimento.

Custo controlado com cache e roteamento

Cache semântico responde perguntas repetidas em milissegundos, sem custo de token. Roteamento por complexidade manda pergunta simples para modelo barato e reserva o modelo top-tier para caso denso. Fallback automático entre provedores garante disponibilidade.

Compatível com LGPD e auditoria interna

Dados sensíveis podem ser anonimizados na indexação. Cada chamada carrega input, output, contexto usado e usuário. Retenção configurável por política interna. Nada de dado do cliente vazando para modelo público sem consentimento.

Stack tipicamente utilizada
  • OpenAI
  • Anthropic Claude
  • Google Gemini
  • Llama / Mistral (open-source)
  • LangChain / LlamaIndex
  • pgvector
  • Node.js
  • TypeScript
  • PostgreSQL
  • Docker
  • AWS / Cloudflare Workers

Integrações comuns

  • CRMs (HubSpot, Salesforce, sob medida)
  • ERPs de mercado e legados
  • WhatsApp Business Cloud API
  • Ticket systems (Zendesk, Freshdesk, Intercom)
  • Google Drive / SharePoint / Notion / Confluence
  • Bancos de dados corporativos
  • APIs internas do cliente
  • Observabilidade (Langfuse, Sentry, OpenTelemetry)
  • Slack / Microsoft Teams

Como um projeto acontece

01

Descoberta

Caso de uso, dado disponível, tolerância a erro e critério de sucesso definidos com stakeholders.

02

Arquitetura

Escolha de modelo, estratégia de RAG, tools do agente, políticas de acesso e retenção com ADRs.

03

Desenvolvimento

MVP em staging com métricas de qualidade e custo por interação medidas desde o início.

04

Implantação

Deploy com observabilidade, logs, cache, fallback e guardrails — não em cima de um endpoint só.

05

Suporte

Ajuste de prompt, evolução guiada por dado de uso e roadmap contínuo em sprints.

Cases relacionados

Projetos que a Tavares Design entregou dentro dessa mesma linha de trabalho.

IA · Atendimento

Agente de atendimento WhatsApp

Agente com RAG sobre base de conhecimento do cliente, integrado ao CRM e com escalonamento para humano.

IA · Operação

Copiloto interno para operação

Assistente de IA sobre dados operacionais (ERP + tickets), com governança, logs e controle de acesso.

IA · Vendas

Classificação automática de leads

Pipeline de scoring com LLM para qualificação de leads e roteamento inteligente no CRM.

Diferenciais Tavares Design

Como entregamos software de nível enterprise sem virar refém de plataforma fechada.

IA integrada ao processo, não isolada
RAG com citação de fonte — rastreável
Governança e logs prontos para auditoria
Custo controlado (cache, fallback, roteamento)
Código-fonte pertence ao cliente
Sem vendor lock-in em um único modelo
Engenharia real, não wrapper de API

Perguntas frequentes

O que é IA aplicada, na prática?+

É engenharia com LLMs conectada ao processo real: atendimento, back-office, vendas, dados. Não é chatbot em widget — é agente que consulta as fontes internas do cliente, respeita regra de negócio, loga cada passo e responde citando o trecho de origem.

Vocês usam qual modelo de LLM?+

Trabalhamos com OpenAI (GPT), Anthropic (Claude), Google (Gemini) e modelos open-source (Llama, Mistral) quando o cliente precisa de soberania de dados. A escolha depende de custo, latência, governança e sensibilidade do dado — e temos fallback automático entre provedores.

Como funciona o RAG (Retrieval-Augmented Generation)?+

Indexamos a base de conhecimento do cliente (documentos, contratos, planilhas, banco, tickets) em um vector store — pgvector é o padrão. O agente responde citando o trecho exato de origem, o que reduz alucinação e permite auditoria retroativa da resposta.

E LGPD, auditoria e governança?+

Cada chamada é logada com input, output, contexto usado e usuário. Dados sensíveis são anonimizados na indexação, o cliente controla políticas de retenção, e o sistema é compatível com auditoria interna e compliance. Nada de dado do cliente vazando para modelo público sem consentimento.

Quanto custa manter em produção?+

Depende de volume, modelo e cache. Estruturamos com fallback entre modelos, cache semântico e roteamento por complexidade — o custo por interação cai drasticamente com o sistema em produção. Redução típica de 70% em relação a chamar o modelo top-tier direto.

Vocês fazem fine-tuning ou só usam modelos prontos?+

Fazemos fine-tuning quando faz diferença mensurável — geralmente em domínios muito específicos com volume de dado próprio significativo. Na maioria dos casos, RAG bem projetado + prompt engineering entrega resultado melhor e mais barato que fine-tune.

Quem fica com o código e os prompts?+

O cliente. Repositório, prompts versionados, configuração de agentes, vector store, logs — tudo entregue no fim do projeto. Sem vendor lock-in em um único fornecedor de LLM ou plataforma de agentes.

Continue explorando

Serviços que costumam entrar no mesmo projeto — ou que fecham o loop com este.

Plataforma

CRM sob medida

IA como feature nativa do pipeline: scoring, roteamento e follow-up assistido.

Plataforma

ERP sob medida

Copilotos operacionais sobre a base do ERP — sem alucinação, com citação de fonte.

Plataforma

SaaS multi-tenant

IA embutida no produto com quota por tenant e governança.

Vamos conversar sobre seu projeto?

Analisamos gratuitamente seu cenário operacional e propomos a arquitetura ideal — escopo, prazo e faixa de investimento em até 5 dias úteis.

Falar no WhatsAppAgendar reuniãoSolicitar proposta