Muitas empresas já testaram IA generativa. Poucas têm agentes de IA rodando em produção, conectados aos sistemas reais, com custo sob controle e alguém capaz de explicar por que o agente tomou cada decisão. A distância entre a demonstração que impressiona na reunião e o agente que opera todo dia sem surpresas é grande, e quase toda ela é engenharia.
A Arko Labs leva agentes de IA para empresas do protótipo à produção. Usamos o mesmo modelo que aplicamos ao nosso próprio trabalho: squads de agentes supervisionados por um arquiteto sênior humano, com cada decisão rastreável.
O desafio
Os obstáculos se repetem em empresas de todos os tamanhos:
- Protótipo que não escala. Funciona com dez exemplos escolhidos e falha com os casos reais, que são mais variados e mais sujos.
- Respostas inventadas. Sem acesso estruturado aos dados internos, o modelo preenche lacunas com informação plausível e errada.
- Custo imprevisível. A conta do LLM cresce sem que ninguém saiba qual fluxo está consumindo.
- Integração frágil. O agente precisa chamar ERPs, CRMs e APIs internas que não foram pensadas para isso, com autenticação e permissões que variam.
- Sem avaliação. Uma troca de prompt ou de modelo melhora um caso e piora outros, e ninguém percebe até o cliente reclamar.
- Governança ausente. Jurídico, segurança e compliance perguntam quais dados o agente vê, o que ele pode fazer e onde fica o registro. Não há resposta.
No Brasil, somam-se as exigências da LGPD e, para instituições reguladas, as políticas de segurança e continuidade do Banco Central.
Como o squad da Arko Labs atua
O squad combina agentes especializados (arquiteto, desenvolvedores, QA, segurança, revisor e DevOps). O arquiteto sênior humano aprova o plano de cada etapa e responde pela entrega.
- Escolha do caso de uso. Começamos por processos com volume, regras claras e resultado mensurável: triagem de chamados, análise de documentos, conciliação, atendimento interno, consulta a políticas. O arquiteto valida se IA é de fato a melhor solução.
- Desenho do agente. Definição de ferramentas, permissões, limites de autonomia e pontos em que um humano precisa aprovar. O agente faz só o que foi autorizado a fazer.
- RAG sobre dados internos. Ingestão e indexação de documentos e bases, estratégia de recuperação e citação das fontes nas respostas, para que cada afirmação possa ser verificada.
- Integração com sistemas. Conexão com APIs internas e externas, com autenticação, tratamento de erros, timeouts e idempotência, como qualquer integração crítica.
- Avaliação contínua. Conjunto de casos de teste construído com dados reais anonimizados, executado a cada mudança de prompt, modelo ou ferramenta. Regressões aparecem antes do deploy.
- Guardrails. Validação de entradas e saídas, filtros de dados sensíveis, limites de ação e regras de escalonamento para humanos.
- Operação e custo. Observabilidade de cada execução, métricas de qualidade, latência e custo por fluxo, com alertas e limites de gasto.
O que entregamos
- Avaliação do caso de uso com critérios de sucesso mensuráveis
- Arquitetura do agente documentada, com ferramentas, permissões e pontos de aprovação humana
- Pipeline de RAG com ingestão, indexação, recuperação e citação de fontes
- Integrações com APIs e sistemas internos, em Python, TypeScript ou Java
- Suíte de avaliação automatizada integrada ao CI/CD
- Guardrails de entrada, saída e ação configurados
- Registro de cada execução: entrada, contexto recuperado, ferramentas chamadas e resultado
- Painéis de custo, latência e qualidade, com alertas
- Infraestrutura de implantação em Kubernetes e Terraform na AWS, Azure ou GCP
- Documentação para as equipes de segurança, jurídico e compliance
Segurança, compliance e controle
Os agentes que constroem a solução trabalham com acesso mínimo, usando credenciais do cliente revogáveis a qualquer momento. Cada plano, decisão e commit entra em trilha de auditoria, e o trabalho segue a LGPD e as políticas internas da sua empresa.
O mesmo princípio vale para os agentes que entregamos: decisões rastreáveis, permissões explícitas e minimização de dados pessoais enviados ao modelo. Nada chega à branch principal sem revisão humana, e toda mudança passa pelos quatro gates do Sentinel Method, framework open source da Arko Labs: testes, segurança, performance e manutenibilidade.
Por que a Arko Labs
A Arko Labs não apenas implementa agentes de IA: opera com eles todos os dias, sobre código de produção. O arquiteto fundador tem pós-graduação em IA/ML pela UT Austin, é IEEE Senior Member e autor do livro “Building Agentic AI Systems: A Practitioner’s Guide”. Trabalhamos com Claude API, RAG, avaliação e guardrails.
Também trazemos mais de 19 anos em sistemas financeiros de alto volume, incluindo uma plataforma global de remessas com mais de 10 milhões de transações por dia e 99,99% de uptime, e liderança de squads de 8 a mais de 25 engenheiros. Isso importa: um agente em produção é, antes de tudo, um sistema distribuído que precisa ser confiável.
Somos uma empresa brasileira de Ribeirão Preto (SP), fundada em 2019, no mesmo fuso da sua equipe e com contrato em reais.