Infraestrutura para agentes de IA
Seus agentes funcionam na demo. A gente faz funcionar em produção.
A UKode Labs constrói a camada que fica entre os seus agentes e os sistemas do negócio: política antes da ação, aprovação humana onde está o risco, custo por execução e uma auditoria que responde perguntas. No seu ambiente, junto com o seu time.
Seu ambiente · seu código · seu time no controle
Em 20 segundos
O que acontece quando um agente quer agir.
O bloqueio
O modelo nunca foi a parte difícil.
A POC impressionou todo mundo. Aí vieram as perguntas que nenhuma demo responde.
Quem publicou esse agente?
Agente sem dono
Cada time sobe o seu. Ninguém sabe quantos existem, qual versão está no ar, nem quem responde quando um deles erra.
Por que ele fez isso?
Política dentro do prompt
"Não envie nada sem aprovação" escrito no prompt é um pedido, não uma regra. A regra precisa ser avaliada fora do agente.
Por que essa execução custou dez vezes mais?
Custo que ninguém explica
A fatura do modelo chega por mês. O dono do negócio precisa dela por fluxo, por agente, por execução, antes de estourar.
O que exatamente aconteceu?
Log que não responde
Guardar tudo não é auditoria. Auditoria é conseguir responder, para qualquer execução, quem, o quê, com qual regra e quanto custou.
A solução não é mais um agente. É uma camada compartilhada por baixo de todos eles.
A camada UKode
Uma infraestrutura. Todos os seus agentes.
Copilot Studio, agentes próprios e de terceiros passam pelo mesmo caminho. O segundo agente não começa do zero.
Registro de agentes
Todo agente tem dono, versão, status e descrição. Você vê o que existe, onde roda e quanto já custou.
GET /agentsPolítica antes da ação
Cada chamada de ferramenta é avaliada fora do agente: permitida, negada ou enviada a um humano. O que não está declarado é negado.
policy/engine.pyHumano no circuito
A execução pausa, avisa quem decide (WhatsApp, Teams, e-mail) e retoma de onde parou, mesmo dias depois.
approvals/service.pyConectores via MCP
ERP, CRM, contratos e chamados conectados uma vez. Todo agente autorizado reaproveita.
mcp_gateway/Custo por execução
Orçamento checado antes de cada chamada de modelo, gasto por tenant e agente, e alerta quando uma execução destoa da média.
ledger/service.pyAuditoria e replay
Trilha encadeada por hash, que acusa edição posterior, e um registro por execução que responde as oito perguntas de uma auditoria.
GET /runs/{id}/replayPython puro sobre Postgres. Sem n8n, sem LangChain, sem framework de agente. O código é entregue a vocês.
Como funciona
Todo pedido faz o mesmo caminho.
- 01
Pedido
O agente decide usar uma ferramenta.
- 02
Orçamento
O teto do tenant é checado antes de gastar.
- 03
Política
A regra é avaliada fora do agente.
- 04
Aprovação
Se houver risco, um humano decide.
- 05
Conector
A ação chega ao sistema via MCP.
- 06
Registro
Custo e auditoria gravados.
Auditoria que responde
Oito perguntas. Qualquer execução.
- Qual agente executou?
agent_id - Quem é o dono dele?
agent_owner - Qual versão estava ativa?
agent_version - Qual modelo participou?
model - Qual pedido foi feito?
prompt - Quais políticas foram aplicadas?
policies_applied - Quais sistemas foram acessados?
resources_accessed - Quanto a execução custou?
cost_usd
Não é um log para alguém vasculhar depois. Cada resposta é um campo, montado a partir do que a camada gravou enquanto a execução acontecia. E a trilha é encadeada por hash: se alguém editar um registro antigo, a verificação acusa.
Run 7f3a de demo_agent custou 4,2x a média das últimas 20 execuções. A execução não é bloqueada: fica marcada com o motivo para alguém olhar antes da próxima fatura.
Método de entrega
As-Is, To-Be, produção.
As-Is: a operação como ela é
Mapeamos fluxos, sistemas e os pontos exatos onde os projetos travaram, com quem faz o trabalho.
- Mapa de fluxos e sistemas
- Bloqueios ordenados por impacto
- Métricas de base
To-Be: decisões explícitas
Quais decisões o agente toma, quais um humano aprova, qual sistema é a fonte da verdade.
- Arquitetura-alvo da camada
- Portfólio de agentes com dono
- Políticas por agente, em YAML
Produção, com o seu time
A camada sobe no seu ambiente e os primeiros fluxos vão ao ar em releases semanais.
- Orçamento e alertas de custo
- Replay e auditoria ativos
- Runbooks e handover
Por que UKode Labs
Seu primeiro agente não precisa ser um caso isolado.
Entrega, não slide
Engenharia no seu ambiente desde a primeira semana.
Uma camada, muitos agentes
O segundo agente aproveita o que o primeiro construiu.
Sem dependência
Orquestramos o que a empresa já usa, e o que vier depois.
As chaves ficam com vocês
Código, runbooks e treinamento no handover.
Precisamos trocar a nossa stack?
Não. A camada fica por cima do que vocês já usam e se conecta por MCP e APIs padrão. Copilot Studio, agentes próprios e de terceiros passam pelo mesmo caminho.
Por que não usar um framework de agentes?
Frameworks resolvem a orquestração e deixam de fora identidade, aprovação, custo e auditoria, que é onde os projetos travam. Por isso essas partes são código Python simples, testado e entregue a vocês, sem dependência de fornecedor.
De quem é o que for construído?
De vocês. A implantação acontece no seu ambiente e o handover inclui código, runbooks e treinamento.
Como ficam segurança e LGPD?
A camada roda no seu ambiente, sob as suas políticas. O dado de negócio não sai do seu perímetro, e cada acesso de agente a um sistema fica registrado e auditável.
Comece pelo As-Is
45 minutos.
Um fluxo.
Um próximo passo claro.
Mapeamos um fluxo e mostramos onde a camada remove o bloqueio. Você recebe o resumo As-Is por escrito, mesmo que decida não seguir com a gente.