Integre um agente de Ai em qualquer aplicação — numa única tarde.
Um único SDK para frontend e backend: React, Vue, Next, Svelte no cliente; Python, Node, Go, Java — no servidor. O agente já vem construído — com memória entre sessões, ferramentas, RAG e OCR sobre os seus documentos, streaming de respostas e chamadas às suas API. A lógica é configurada por um gestor no construtor no-code, e o programador liga-a com 5 linhas de código. On-prem ou na cloud, 152-FZ e auditoria de pedidos — desde o primeiro momento.
- ◉ React · Vue · Next · Svelte
- ◉ Python · Node · Go · Java
- ⌬ Construtor de lógica no-code
- ⛨ 152-FZ · on-prem
Integrar Ai «como toda a gente» significa 6 meses e uma equipa de 5 pessoas.
É preciso frontend, backend, filas, base de dados vetorial, pipeline de RAG, monitorização, faturação de tokens. O negócio espera a funcionalidade, os programadores afogam-se em infraestrutura e os gestores, em tickets.
Cada chatbot = um novo microsserviço
Streams, retry, memory, vector store, caches, limites — tudo é escrito de raiz para cada caso. Um ano depois: 4 cópias inoperacionais da mesma coisa.
O gestor não consegue alterar o prompt
Qualquer ajuste do tom, adicionar uma ferramenta ou um documento novo à base implica ciclo de release, testes e implementação. Experimentar torna-se impossível.
Lógica duplicada em ambos os lados
No frontend, streaming para a UI; no backend, o mesmo agente para os jobs. Mantêm-se em paralelo e divergem ao fim de um mês.
Widget pronto no frontend ou runtime de agentes no backend.
O mesmo agente funciona onde lhe for mais conveniente. Quer um chat na área de cliente? Use o componente React. Precisa de automatizar um processo? Chame-o a partir de Python em três linhas.
Nativo no frontend
React · Vue · Next · Svelte · Vanilla JS
Componente React pronto com chat, streaming, visualização de chamadas a tools e resultados inline. Personalizável através de temas — o seu design, não um «widget de suporte técnico».
- → Streaming, markdown, code highlight
- → Voz para texto, ficheiros, imagens
- → Inline tool-results: gráfico, tabela, ficha
- → Modo headless: use o hook e desenhe a sua própria UI
Nativo no backend
Python · Node · Go · Java · Kotlin
O mesmo agente como biblioteca. Chame-o a partir de um worker, um cron ou um endpoint REST. Receba uma resposta estruturada, JSON-mode e funções tipadas.
- → Batch assíncrono: 10 000 documentos com um único comando
- → Agentes webhook: reação a eventos
- → Tool-call e function-calling com as suas próprias funções
- → Idempotência, retry, dead-letter desde o primeiro momento
Mais de 12 capacidades da AiST prontas a usar. Nada para montar.
Cada agente já sabe ler documentos, pesquisar nos seus dados, reconhecer voz e chamar as suas API. Ativa-se com uma caixa de seleção no construtor.
Memória de diálogos
De curto e longo prazo, ao nível do utilizador ou da equipa.
RAG sobre os seus dados
Ligue bases de dados, documentos, Confluence — o agente pesquisa e cita.
OCR de documentos
PDF, digitalização, foto — extrai texto, tabelas, dados de identificação, carimbos.
ASR / voz
Reconhecimento de voz em tempo real, diarização de oradores.
Tool calling
Chamadas às suas funções, API REST, GraphQL, bases de dados.
JSON-mode
JSON garantidamente válido segundo o esquema — pronto para a BD.
Web search
Pesquisa na internet ou na intranet com citações.
Code execution
Execução de Python numa sandbox — cálculos, gráficos, parsing.
Image / Vision
Reconhecimento de imagens, geração a partir de descrições.
Multi-step planning
O agente planeia, executa e verifica — self-correction.
Sub-agents
Um agente «router» delega tarefas a agentes especializados.
Guardrails
Filtros de PII, censoring, on-topic, proteção contra prompt-injection.
A lógica é configurada pelo gestor. Sem programador. Sem implementações.
Prompt, ferramentas, fontes de dados, testes — tudo num painel visual. Altera a redação, carrega em «Guardar» — e a produção é atualizada. Rollback com um único botão.
O gestor descreve a tarefa por palavras
«O bot deve ajudar a equipa comercial a responder a perguntas frequentes e calcular o desconto segundo a nossa matriz».
Ativa as ferramentas necessárias
RAG sobre contratos, pesquisa no CRM, calculadora de descontos. Caixas de seleção — não código.
Testa com exemplos reais
Carrega 50 perguntas típicas, revê as respostas e ajusta o prompt. Versionamento como no Git.
Publica — e a produção fica atualizada
Em 5 segundos a nova versão está no painel e no backend. Rollback com um botão. A/B com tráfego real.
Casos reais de integração de Ai em aplicações de negócio.
Não um «assistente no canto do ecrã», mas uma função do produto: acelerar, automatizar, vender.
Assistente de Ai para o gestor na ficha do negócio
Análise da correspondência, proposta do passo seguinte, preenchimento automático de campos. −38% de tempo em tarefas rotineiras.
Pesquisa interna nos documentos da empresa
O colaborador pergunta em linguagem natural e recebe uma resposta com ligação à fonte original. Confluence, Wiki, disco partilhado.
Função de Ai num produto SaaS
Resumos automáticos, geração de conteúdos, análise. Agente white-label com o seu design, sem equipa própria de Ai.
Processamento automático de documentos recebidos
Contrato → reconhecimento → verificação de dados → comparação com o modelo → registo na BD. 0 introdução manual.
Assistente de voz na primeira linha
Atende a chamada, classifica-a, responde ou encaminha-a. ASR + TTS + integração com o CRM.
Geração de conteúdos conforme o guia da marca
Descrições de produtos, publicações, campanhas de email no tone-of-voice da marca. Com os seus dados de produto.
O que convém saber antes da integração.
Quanto tempo demora a primeira integração?
Um chat no frontend — uma tarde: SDK + um componente. Um agente completo com as suas tools e dados — 1–2 semanas em conjunto com o nosso arquiteto de soluções.
Um gestor consegue mesmo configurar o agente sozinho?
Sim. Prompt, escolha do modelo, conjunto de tools, fontes de dados, testes — através do painel visual. O programador só é necessário quando é preciso um tool personalizado novo.
Que modelos estão disponíveis?
Mais de 50 através do AiST Gateway: GPT-4, Claude, Gemini, GigaChat, YandexGPT, Llama, o seu próprio self-host. Mude de modelo na configuração — sem código.
E a lei federal russa 152-FZ e os ambientes fechados?
A API pode ser instalada on-prem como parte do AiST Ai BOX. Todos os agentes, dados e chaves permanecem no seu centro de dados. Nada sai para o exterior.
Como se calcula o custo?
Por tokens de LLM (margem de 8–12% sobre o fornecedor) + quota fixa pelo runtime de agentes. Faturação transparente, orçamentos por equipas.
E se o meu caso de uso não for padrão?
API headless: extraia qualquer peça — LLM, RAG, OCR, planner — como serviço independente. Monte o seu próprio agente peça a peça.
Sandbox em 1 minuto. O orçamento inicial fica a cargo da AiST.
Enviar-lhe-emos uma chave de API, acesso ao construtor de agentes e crédito para testes. Mostramos-lhe como integrá-lo numa tarde.