Plataforma corporativa com múltiplos agentes e bases de conhecimento

Cenário

Plataforma em que departamentos distintos precisam de IA sobre políticas, procedimentos e arquivos próprios. Um agente não deve ver a pasta do outro. Documentos vivem em storage. O consumo do modelo precisa aparecer para quem paga a conta.

Problema

Juntar “uma IA da empresa” num único prompt genérico. Sem vínculo entre agente e base, a resposta mistura política comercial com procedimento interno. Sem controle de documento, o índice envelhece. Sem relatório de consumo, o projeto vira surpresa na fatura.

Diagnóstico

O desenho correto não era um modelo maior. Era governança: agente por finalidade, base por recorte, permissão por usuário responsável, RAG no lugar de fine-tuning para documento que muda, e ambiente de produção para índice, storage e API.

Solução

A implementação tratou agentes como produto operacional, não como demo.

• Vários agentes, cada um com finalidade e system prompt próprios.
• Bases de conhecimento ligadas a documentos — com recorte do que pode ser indexado.
• Permissão: o agente só recupera o que aquele perfil pode ver.
• Storage para arquivo; a aplicação referencia, não mistura binário com prompt.
• Acompanhamento de consumo e caminho para “não sei, transfira”.
• Integração com o restante do sistema empresarial quando a pergunta era dado transacional, não texto.

Resultado

A empresa passou a ter IA utilizável por função, com documento controlado, em vez de um chat único sem dono. Não publicamos nomes de departamento interno nem volume de tokens. O resultado que pode ser dito é de desenho: RAG com permissão, agentes separados e operação em produção — não um assistente genérico com PDF solto.

Tecnologias utilizadas

• Agentes de IA
• RAG e bases de conhecimento
• Object storage
• APIs e permissões de usuário
• Relatórios de consumo

Serviços relacionados

IA, desenvolvimento e infraestrutura no mesmo produto.

• Inteligência artificial
• Agentes de IA
• Infraestrutura e DevOps