Agentes de IA & MCP.

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O que entregamos

Agentes autônomos desenhados para problemas específicos da sua operação. Não é "chatbot com IA generativa" — é sistema robusto, monitorado, com fallback estruturado e ações reversíveis quando necessário.

Casos típicos

• Coleta autônoma de dados: agentes que monitoram portais externos, extraem dados estruturados e alimentam sistemas internos sem operador.
• Geração de conteúdo: publicação em redes sociais, e-mails personalizados, relatórios e descrições — com tom calibrado pela marca.
• Operação de sistemas legados: via MCP, agentes operam softwares que não têm API moderna, fazendo a ponte entre o sistema atual e ferramentas de IA.
• Análise e monitoramento: agentes que vigiam métricas operacionais, detectam anomalias e disparam ação corretiva ou notificação contextualizada.
• Atendimento estruturado: agentes que conduzem fluxos complexos com clientes — qualificação, triagem, agendamento — sem perder personalidade.

Se você está começando agora, dois artigos do blog ajudam a entender o terreno: o que é um agente de IA e quando usar RPA ou agente de IA.

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Como trabalhamos

1. Diagnóstico: entendemos o processo atual em detalhe — onde está o esforço, qual o custo do erro, qual o volume.
2. Desenho técnico: definimos arquitetura do agente — qual modelo de linguagem usar, quais ferramentas conectar via MCP, quais ações são reversíveis vs. críticas.
3. Construção iterativa: primeiro release em 2-4 semanas com escopo reduzido para validação real, expansão controlada a partir daí.
4. Monitoramento contínuo: instrumentação completa — cada decisão do agente é rastreável, cada ação é auditável. Dashboards de saúde, custo por execução e qualidade.
5. Evolução: agentes vivem em produção meses ou anos. Acompanhamos performance e refinamos prompts, ferramentas e fluxos conforme a operação cresce.

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Modelos e tecnologia

Trabalhamos com os modelos de fronteira de Anthropic (família Claude), OpenAI (família GPT) e Google (Gemini). A escolha é por adequação — Claude para raciocínio crítico e tool use, GPT para custo-benefício em alto volume, Gemini para integração com Google Workspace, modelos abertos quando há necessidade de execução local.

Conexão com sistemas via Model Context Protocol (MCP) — protocolo aberto criado pela Anthropic que permite que agentes acessem ferramentas externas (banco de dados, APIs, sistemas legados) de forma padronizada. Não amarramos o cliente a um único provedor de IA.

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Quando agente de IA não é o caminho

Nem todo problema precisa de agente de IA. Se o processo é estável, tem regras claras e baixa variação, RPA tradicional resolve melhor — mais barato, mais rápido, mais previsível. Indicamos abertamente quando esse é o caso — é o que fazemos em automação & RPA.

Agente de IA brilha quando o processo tem variação alta, exige interpretação de texto livre, requer adaptação a casos novos ou precisa orquestrar múltiplas ferramentas em sequência variável. Para o resto, fazemos RPA — e fazemos bem.

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Perguntas frequentes

Qual a diferença entre agente de IA e chatbot?

Chatbot conversa; agente de IA executa. Chatbot responde perguntas dentro de um fluxo definido. Agente de IA percebe o ambiente, decide qual ferramenta usar, executa ação no mundo real (publica em rede social, atualiza CRM, gera documento) e verifica o resultado. Na Rhodium construímos agentes — não chatbots.

O que é Model Context Protocol (MCP)?

MCP é um protocolo aberto criado pela Anthropic que padroniza como agentes de IA se conectam a ferramentas externas (bancos de dados, APIs, sistemas legados). Ele evita amarração a um provedor único de IA e permite trocar de modelo (Claude, GPT, Gemini) sem reescrever as integrações. É a camada que faz software antigo conversar com IA de ponta.

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

Agentes simples com escopo bem definido entram em produção em 4 a 8 semanas. Agentes complexos integrando múltiplos sistemas: 8 a 16 semanas. Sempre começamos por um piloto reduzido para validar antes de expandir.

Qual modelo de IA a Rhodium usa: Claude, GPT ou Gemini?

Os três, conforme adequação ao problema. Claude para raciocínio crítico e tool use. GPT para custo-benefício em alto volume. Gemini para integração com Google Workspace. Modelos open-source quando há requisito de execução local. Não temos amarração comercial com nenhum provedor.

Como é monitorado um agente de IA em produção?

Toda execução é registrada (entrada, raciocínio, ferramentas chamadas, saída). Dashboards mostram custo por execução, taxa de sucesso, latência e exceções. Alertas disparam quando o agente toma decisão fora do esperado, permitindo intervenção antes do impacto operacional. Sem observabilidade, agente em produção vira caixa preta — e isso não é aceitável.