Agentes de IA sob medida, do protótipo à produção
Desenvolvemos agentes de IA que automatizam trabalho real — revisão de código, investigação de CI, análise de dados, consulta a documentação e pipelines multi-agente — com loops ReAct explícitos, tool use e integração ao fluxo operacional da empresa.
AI Code Review Agent
DevOpsRevisão automática de Pull Requests
CI Failure Investigator
DevOpsDiagnóstico de falhas de CI
SQL Data Analyst Agent
DadosPerguntas em linguagem natural sobre dados
Spreadsheet Analyst Agent
DadosAnálise de planilhas com kernel evolutivo
Docs RAG Agent
ConhecimentoConsulta inteligente à documentação
Multi-Agent Report Writer
Multi-agenteRelatórios com Pesquisador, Redator e Revisor
Contexto
Empresas enxergam o potencial da IA, mas frameworks prontos escondem o que acontece por baixo dos panos, dificultam customização e tornam difícil levar experimentos para produção com confiança. Falta clareza sobre quais casos de uso valem a pena, como conectar LLMs a ferramentas reais e como auditar o que o agente fez.
Resultado
Construímos agentes sob medida com arquitetura transparente: cada um implementa o loop ReAct manualmente (Reason → Act → Observe), expõe ferramentas específicas ao modelo e se integra ao contexto do cliente — GitHub Actions, bancos de dados, planilhas, bases documentais ou orquestração multi-agente. A série open source abaixo mostra o padrão que aplicamos em projetos reais.
Referências open source
Série de agentes publicados no GitHub — cada um resolve um problema concreto com arquitetura transparente. Adaptamos o mesmo padrão para o contexto e as ferramentas de cada cliente.
Revisão automática de Pull Requests
Disparado em PRs via GitHub Actions. O agente lista arquivos alterados, lê diffs e contexto adicional, e publica um review estruturado em markdown — loop ReAct com até 6 turnos, sem LangChain.
Diagnóstico de falhas de CI
Quando um workflow falha, o agente lê os logs do job, busca o código relacionado ao erro e publica a causa raiz com sugestão de correção como comentário no commit.
Perguntas em linguagem natural sobre dados
CLI que explora o schema SQLite autonomamente, executa queries somente leitura e responde em linguagem natural — mostrando a SQL usada como evidência.
Análise de planilhas com kernel evolutivo
Kernel self-improving com fila de tarefas em disco, memória comportamental e subagente de coding que cria ferramentas sob demanda — powered by Claude Code headless.
Consulta inteligente à documentação
RAG implementado do zero: chunking, embeddings Voyage AI, cosine similarity com NumPy e agente ReAct que busca trechos relevantes antes de responder com fontes citadas.
Relatórios com Pesquisador, Redator e Revisor
Orquestrador que delega para três sub-agentes especializados — cada um com seu próprio loop ReAct — produzindo relatórios auditados contra achados reais da base documental.
Gambit Tech
Projeto
Produto
Tecnologia
Impacto
6
Agentes open source
ReAct
Sem frameworks de orquestração
Tool use
Ferramentas explícitas
Prod.
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