A Ai não responde: age. Tarefa → plano → ações → resultado.
O AiST Agent é um agente de Ai autónomo que decompõe a tarefa em passos por si próprio, percorre os seus sistemas, executa ações e verifica o resultado. Uma hora de trabalho de um analista, em 3 minutos. A triagem de 200 currículos, em 10. A auditoria de 1.000 contratos, numa noite.
- ◈ Planeamento & autoverificação
- ⛯ Tool-use: API · SQL · Python · navegador
- ↻ Gatilhos: cron · webhook · evento
- ◉ Multi-agent: equipas de agentes
- ⛨ 152-FZ · sandbox · human-in-loop
O chat de Ai sabe aconselhar. O negócio precisa que a Ai o faça.
«Diz-me como analisar um contrato» é útil. «Analisa 284 contratos, exporta os riscos para Excel e envia-os ao jurista até amanhã» é outra classe de tarefa. Hoje continua a ser feita por uma pessoa, porque um assistente convencional apenas fala, enquanto um agente, além disso, age.
O trabalho multietapa de um analista leva dias
«Recolher dados de três sistemas, calcular segundo a fórmula, comparar com o trimestre anterior, redigir conclusões e enviá-las ao CFO». O analista dedica a isto o dia inteiro, por vezes dois. Uma vez por semana. Todas as semanas.
Trabalho repetitivo sobre milhares de unidades
Triagem de 200 currículos para uma vaga. Auditoria de 1.000 contratos à procura de riscos típicos. Verificação de 5.000 faturas à procura de anomalias. Cada unidade é simples, mas multiplique-a por mil e é um mês de trabalho de uma equipa.
Ninguém quer fazer turnos de noite nem ao fim de semana
Monitorização de incidentes de segurança. Reação a anomalias nas vendas. Gestão de tickets no suporte. Tem de ser feito 24/7. Um colaborador de prevenção é caro, esgota-se e, mesmo assim, reage com lentidão.
O ciclo «plano → ferramenta → resultado → verificação», de forma autónoma, até ao objetivo.
O agente recebe a tarefa, divide-a em subpassos, escolhe a ferramenta adequada para cada passo (consulta ao 1C, execução de SQL, pesquisa no RAG, envio de um email), avalia o resultado e continua ou corrige o plano. Todos os passos, sob o seu controlo e auditoria.
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01
A tarefa, em qualquer idioma e a partir de qualquer fonte O colaborador escreve a tarefa em palavras no painel ou no Telegram. O cron lança o agente «todas as manhãs às 8:00». Um webhook do 1C dispara com uma nova fatura. Sem qualquer código do lado do cliente.
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02
O agente constrói o plano por si próprio «Para resolver esta tarefa preciso de 5 passos: 1) extrair os contratos do 1C:GD, 2) reconhecê-los com OCR, 3) localizar as penalizações com RAG, 4) agregar, 5) enviar ao jurista». O plano fica visível para si antes do lançamento.
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03
Tool-use nos seus sistemas Para cada passo o agente escolhe uma ferramenta: API do 1C, consulta SQL ao ClickHouse, AiST RAG sobre os documentos, Python para cálculos, navegador para extrair dados de um site. Todas as ferramentas disponíveis são fornecidas por si; o agente escolhe por si próprio a adequada.
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04
Autoverificação e pontos de controlo Após cada passo o agente verifica o resultado: «resposta vazia: é preciso reformular», «encontrei uma contradição: é preciso esclarecê-la». Para as ações críticas («enviar ao CEO», «processar uma devolução de 500 mil») pede a confirmação de uma pessoa.
Qual é a diferença fundamental e porque é que importa ao negócio.
Um assistente responde à pergunta e espera pela seguinte. Um agente recebe um objetivo e avança até ele através de um trabalho multietapa. É a passagem de «a Ai ajuda» para «a Ai fá-lo por si».
Uma pergunta, uma resposta
- Reage a cada mensagem do utilizador separadamente
- Não se lembra das tarefas de ontem nem constrói planos longos
- Não sabe invocar ferramentas nem percorrer sistemas
- Se se engana, é o senhor que o vê e corrige à mão
- Funciona apenas enquanto o senhor conversa com ele
- Adequado para FAQ, geração de texto, tradução
Um objetivo e tudo o que é necessário para o alcançar
- Recebe um objetivo, divide-o em passos e chega ao resultado
- Recorda o contexto entre execuções e aprende com tarefas passadas
- Invoca ferramentas: API, BD, navegador, Python, RAG, OCR
- Verifica o resultado por si próprio e corrige o plano perante um erro
- Trabalha durante horas e por gatilho, sem a sua participação
- Adequado para auditorias, triagens, monitorização, relatórios
Não é «AutoGPT numa sandbox». Um agente de produção para tarefas empresariais.
Um agente industrial não é apenas um LLM com um ciclo. É um planeador, ferramentas, memória, pontos de controlo, orçamentos, auditoria, sandbox e coordenação multiagente. Tudo isto já está montado e funciona a nível industrial.
Planeador de tarefas
Decomposição em passos, escolha de ferramentas, estimativa de complexidade e custo antes do lançamento.
Tool-use com 50+ ferramentas
API, SQL, Python, navegador, RAG, OCR, ASR, Image: qualquer serviço da AiST e as suas próprias API.
Memória do agente
Memória de trabalho para a tarefa atual e memória de longo prazo por colaborador e contexto da empresa.
Autoverificação
Reflection após cada passo. Retry perante um erro. Correção do plano em tempo real.
Multi-agent
Equipas de agentes: coordenador + especialistas (jurista + financeiro + investigador). Partilham contexto.
Gatilhos
Cron, webhook do 1C/CRM/Jira, evento no Kafka, email recebido, alteração no repositório de ficheiros.
Sandbox & safety
Python e navegador, num ambiente isolado. Read-only por defeito para as BD.
Human-in-loop
Pontos de controlo nos passos críticos. «Aprovar o envio ao CEO?»: espera pela pessoa.
Orçamento e limites
Limite de tokens, de tempo, de número de passos. Bloqueio automático ao ultrapassá-los.
Trace & debug
UI de programador com cada passo, entrada e saída do LLM e chamada a cada tool. Replay do run.
Catálogo de modelos
GPT-4, Claude, GigaChat, YandexGPT, o seu self-host, através do AiST Gateway. Muda-se em tempo real.
Versionamento
Versões de agentes, testes A/B de instruções, rollback com 1 clique, métricas de eval.
O agente trabalha nos seus sistemas. Não instalamos nada de novo.
Todos os seus conectores a 1C, BD, CRM, mensagens, repositórios de ficheiros e sistemas de tickets tornam-se ferramentas do agente. O agente escolhe por si próprio quais precisa para cada tarefa concreta e utiliza-as.
// ferramentas de dados
// ferramentas de ação
// ferramentas de entrada
// gatilhos de execução
// chain & orchestration
// modelos do agente
Uma hora de um analista são 3 minutos do agente. Um mês de uma equipa, uma noite.
O agente trabalha em paralelo sobre milhares de unidades, não se cansa e não sai para almoçar. O custo de uma execução numa tarefa típica é de 50–500 rublos (consoante o modelo e o número de passos). Compare-o com a hora de um analista.
O colaborador escreve no painel «faz X» e recebe o resultado em 3 minutos. Uma execução, um resultado.
Todas as manhãs é lançado por cron, monitoriza, reage a anomalias e escala. Nunca dorme.
Coordenador + jurista + financeiro + investigador. Partilham dados, desempenham papéis e entregam um resultado comum.
Tarefas multietapa reais do negócio que hoje são feitas por uma pessoa.
Não é «mais um chatbot». É uma nova classe de tarefas: trabalho longo com ferramentas, agregação sobre milhares de unidades, prevenção 24/7, investigações multiagente. Cada departamento encontra aquilo que liberta 50–80% das horas-pessoa.
Auditoria de 1.000 contratos numa noite
O agente pega nos contratos do 1C:GD, processa-os com OCR + RAG e procura cláusulas atípicas, penalizações, riscos e a ausência de secções críticas. De manhã, os juristas têm um Excel com scoring, ligações e apenas 47 contratos para rever.
Triagem de 200 currículos em 10 minutos
Para cada vaga, um agente recrutador: analisa os currículos (com AiST OCR), compara-os com os requisitos, pontua-os, monta a shortlist no Huntflow e escreve a primeira mensagem ao candidato. Os RH só reveem os finalistas.
Fecho de mês de forma autónoma
O agente recolhe dados do 1C:Contabilidade, SBIS e modelos de Excel, verifica plano/real, deteta anomalias, prepara o relatório para o CFO no modelo dele e escala as linhas suspeitas. Antes, uma semana da equipa; agora, uma única noite.
Agente de prevenção de incidentes 24/7
Gatilho do SIEM (MaxPatrol/Kaspersky) → o agente reúne o contexto do incidente, verifica casos semelhantes, propõe uma classificação e resolve-o automaticamente ou escala-o para L2 com um brief pronto.
Enriquecimento de leads e análise da concorrência
Novo lead no amoCRM → o agente enriquece-o: site da empresa, faturação, notícias, decisores, concorrentes, pontos de crescimento. Um brief pronto para o gestor antes da chamada. Monitorização da concorrência, por cron.
Resolução autónoma de tickets L1
Ticket no Jira → o agente classifica-o, procura casos fechados semelhantes, verifica a documentação, propõe uma solução, executa a ação no sistema do cliente (se permitido) e fecha o ticket ou escala para L2.
Não é preciso «construir a infraestrutura de agentes». Está tudo montado e a funcionar.
Um framework de agentes em produção representa um ano de trabalho de DevOps + ML. São necessários: planeador, registo de ferramentas, sandbox, memória, orçamentos, UI de trace, coordenação multiagente, eval e versionamento. Nós já temos tudo isso.
Ativa-se; não é uma equipa a construí-lo durante um ano.
O AiST Agent é um serviço da AiST Platform. Não é preciso procurar engenheiros de agentes, desenvolver um orquestrador, montar a infraestrutura de sandbox, escrever uma UI de trace nem integrar cada sistema. Descreva a tarefa em palavras e dê acesso às ferramentas: numa hora o agente entra em produção.
«Os juristas passaram três anos a dizer que a auditoria de contratos era impossível de automatizar. Um mês após o lançamento, o agente cobre 90% do trabalho típico. A equipa ocupa-se apenas do que o agente encontra»
O que mais há na AiST Platform→O agente age em nome da empresa. Por isso: sandbox, pontos de controlo e auditoria.
O agente pode processar uma devolução, enviar um email ao CEO ou contabilizar um documento no 1C. Isso significa que é preciso contê-lo. O AiST Agent foi concebido desde o início para os requisitos empresariais: sandbox, pontos de controlo, limites, auditoria.
Sandbox & controlo de ações
- On-prem ou AiST BOX no seu centro de dados
- Python & navegador, em isolamento
- Conectores read-only por defeito
- Whitelist de ferramentas para cada agente
- Proteção contra prompt-injection na entrada
- Trace completo de cada passo, no SIEM
Controlo de qualidade
- Métricas de eval para cada agente
- Testes A/B de instruções e modelos
- Human-in-loop nos passos críticos
- «Não sei» em vez de alucinações
- Replay do run: reproduzir qualquer incidente
- Versionamento e rollback com 1 clique
Orçamentos & ROI
- Limites de tokens/tempo/passos por agente
- Bloqueio automático ao ultrapassá-los
- Custo de cada execução, em rublos
- Relatório de «horas poupadas por equipa»
- × 50 de velocidade face ao trabalho manual
- Licença por execuções ou por pacote
O que costumam perguntar antes do piloto do Agent.
O agente funciona de forma realmente fiável ou alucina e estraga coisas?
Em tarefas típicas com ferramentas delimitadas, de forma fiável (90–95% autónomo). Nas complexas e atípicas é necessário human-in-loop. Proteção básica: conectores read-only, whitelist de ferramentas, sandbox para código/navegador, limites de passos/tempo/tokens. As ações críticas (CEO, pagamentos, eliminação de dados), apenas através de uma pessoa.
Como é que o agente utiliza os nossos sistemas?
Cada API/BD/conector torna-se uma «ferramenta» do agente. O senhor fornece a descrição (o que faz, que parâmetros, que riscos) e o agente decide por si próprio quando a invocar. Por defeito todas as ferramentas são read-only; a escrita/ação é adicionada de forma explícita. Há 50+ ferramentas prontas e as personalizadas adicionam-se num dia.
Que modelos são suportados?
Todos através do AiST Gateway: Claude Opus, GPT-4, Gemini, GigaChat Pro, YandexGPT 5, Llama 3.x e Qwen no seu self-host. Para cada passo o agente pode escolher o seu próprio modelo: um caro para o planeamento, um barato para a rotina. Isto reduz o custo entre 3 e 5 vezes.
Quanto custa uma execução?
Depende do modelo e do número de passos. Em self-service (Llama 3 self-host), ~10–50 ₽ por execução. Com LLM comerciais (Claude/GPT), 100–500 ₽ por execução. Compare-o com a hora de um analista. O ROI calculamo-lo no piloto segundo os seus tipos de tarefas.
Quanto tempo demora o lançamento de um piloto?
Um agente para uma tarefa com 3–5 ferramentas prontas: 3–4 semanas até à produção. Uma equipa de agentes com ferramentas personalizadas e integração nos processos empresariais: 4–8 semanas.
É um produto independente ou parte da plataforma?
O AiST Agent é o serviço emblemático da AiST Platform. Sozinho também funciona (Agent-API), mas a sua verdadeira força surge quando tem à mão os restantes serviços da AiST: RAG para o conhecimento, OCR para os documentos, ASR para a voz, Image, Dialog, Moderation, Analytic. Um único painel, uma única fatura, uma auditoria unificada.
Descreva a sua tarefa e um gestor mostrar-lhe-á o agente em ação no seu caso.
Reserve uma demo: conte-nos a tarefa multietapa que hoje é realizada por uma pessoa e mostramos-lhe como o agente a resolve na própria reunião.