AIESCU
IA em produção, entregue em 4 semanas.
Criamo-la para a sua startup ou ensinamos-lhe a criá-la com Claude Code. Um engenheiro coordena agentes em paralelo e assume a responsabilidade pelo resultado.
99.9%
disponibilidade da API na plataforma de produção de um cliente
10×
redução dos custos de infraestrutura de um cliente
93%
precisão de recuperação na IA documental em produção de um cliente (controlada por CI)
15+
anos a entregar software de produção
Precisa de o lançar? Comece à esquerda. Quer aprender? Comece à direita.
FEITO POR NÓS
Criamos a sua IA de produção.
- RAG em produção em 4 semanas
- Agentes com eval CI + mecanismos de proteção
- Pipelines de ingestão de documentos
FAÇA VOCÊ MESMO
Aprenda a lançar com Claude Code.
- Curso intensivo de 2 dias
- Programa de 6 semanas para engenheiros de IA
- Acesso vitalício + biblioteca de competências
Escolha o serviço completo se…
- Precisa de entrar rapidamente em produção sem contratar uma equipa de IA
- Prefere ser dono do sistema concluído a construí-lo
- Tem dados reais e um problema real neste momento
Escolha fazer você mesmo se…
- É engenheiro e quer construí-lo por conta própria
- Quer competências para o longo prazo, não apenas um produto final
- Prefere aprender ao seu ritmo, com acesso vitalício
- RAG + stack de agentes ativo em 4 semanas
- Eval CI controla cada PR
- Observabilidade desde o primeiro dia
- Descrição técnica aberta a consulta
Princípios que seguimos · LLMs em produção
10 princípios para levar IA à produção sem desperdiçar dinheiro
O que aprendemos ao criar com LLMs. Todos os projetos e cursos seguem estes princípios.
- 01
Especificação rígida, código flexível.
Uma página de especificação exequível vale uma semana de código descartável. Se a especificação estiver errada, os LLMs aceleram o trabalho errado.
- 02
Avaliações antes da chamada ao modelo.
Escreva primeiro a avaliação que falha. Sem um limiar de aprovação, não tem um produto; tem um protótipo eterno.
- 03
Ferramentas vencem prompts.
Uma ferramenta de 20 linhas com um esquema rigoroso vence um prompt de sistema com 2 000 tokens. O modelo recupera de uma chamada errada à ferramenta; não recupera de uma instrução vaga.
- 04
Use cache agressivamente, encaminhe sem piedade.
Cache de prompts, cache de embeddings, cache de respostas. O modelo barato encaminha; o caro produz. 80% da fatura vem do modelo errado na chamada errada.
- 05
Monólito para LLMs, microsserviços para pessoas.
Os LLMs leem um monólito mais depressa do que uma malha de 12 serviços. Divida cedo demais e perde aquilo em que são melhores: manter todo o sistema em contexto de uma só vez.
- 06
Selecione o contexto, não aperfeiçoe o prompt.
O modelo só é tão bom quanto o conteúdo da sua janela. Remova cada token que não seja um facto, um exemplo ou uma restrição.
- 07
Provas, não alegações.
Cada “funciona” corresponde a uma execução de teste, uma linha de avaliação ou uma linha do registo git. Intuições não lançam produtos.
- 08
Revisão por subagente = 2 etapas.
Localizador + verificador crítico. Um agente erra com confiança; dois agentes em desacordo obrigam a verdade a vir ao de cima.
- 09
Modo gestor: 5 → 1.
Um operador a coordenar 5 agentes em paralelo entrega o que antes exigia uma equipa. Fluxos separados, trabalho assíncrono, passagens documentadas.
- 10
Treinador-jogador.
Entregue código e reveja agentes no mesmo dia. A competência está em perceber se hoje exige mãos no teclado ou coordenação.