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.

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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.

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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Casos relacionados

• Agente Instagram para varejo automotivo — monitoramento + LLM + Instagram Graph API
• Agente de evidências de mídia — headless browser + PDF automático
• Centralizador de inadimplência multi-seguradora — RPA + agente de classificação

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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.

Quanto tempo leva para implantar um agente 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.

Como é monitorado um agente 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.