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PLATAFORMA MULTIAGENTE · PROPOSTA TÉCNICA

Agentes que operam sobre regras reais

Orquestração de Vendas, Cobrança e Retenção com Ontologia Operacional — processos validados antes de automatizados.

Role para ver escopo completo
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O problema real

Automatizar 3 agentes de IA sem decompor os processos que eles executam é escalar problemas, não resolvê-los. Se a lógica de vendas, cobrança e retenção não está formalizada até seus átomos — quais dados disparam cada ação, quais regras governam cada decisão — os agentes vão reproduzir inércia, não inteligência.

Agentes com prompts genéricos — sem regras de negócio formalizadas
Estado compartilhado ad-hoc no SQL — sem modelo de entidades consistente
Transbordo por keyword match — sem critérios explícitos de escalação
Dashboard que mostra números, mas não revela por que a retenção caiu
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Modelo de intervenção

Diagnóstico ontológico primeiro, automação depois. Os 3 agentes só são construídos após os processos de Vendas, Cobrança e Retenção serem decompostos, questionados e validados. O que sobrevive vira regra formal — o que não sobrevive é deletado antes de virar código.

Antes

Agentes com prompts longos, lógica implícita, transbordo por tentativa e erro. Cada unidade nova exige reconfiguração manual. Métricas mostram o quê, não o porquê.

VS
Depois

Agentes operando sobre ontologia formalizada: entidades mapeadas, regras de decisão auditáveis, transbordo por critérios explícitos. Novas unidades replicam a mesma estrutura com regras próprias — sem reescrever código.

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Ontologia Operacional

Aplicação do ciclo Dados, Lógica e Ação na orquestração multiagente.

Dados

Mapeamento das entidades reais: Lead, Cliente, Contrato, Inadimplência, Cancelamento. Cada entidade com ciclo de vida definido e estado rastreável no SQL.

Lógica

Regras de decisão formalizadas: scoring de lead, critérios de cobrança, thresholds de retenção, condições de transbordo IA-humano. Cada decisão do agente é auditável.

Ação

3 agentes operando sobre as regras validadas: Vendas (qualificação + conversão), Cobrança (escalonamento + negociação), Retenção (diagnóstico de cancelamento + oferta personalizada). Integração Chatwoot + dashboard analítico.

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Entregas e investimento

Fase 1 · Diagnóstico Ontológico (1 semana)

Decomposição dos 3 fluxos até átomos lógicos. Questionamento de requisitos, deleção de processos que não deveriam existir, formalização D+L+A. Entregável: ontologia validada (Pin + Spec + fluxogramas).

R$ 5.000
Fase 2 · Arquitetura e Agentes (2 semanas)

Orquestração dos 3 agentes sobre regras formalizadas. Modelo de entidades SQL, integração Chatwoot (webhooks, roteamento, tags), lógica de transbordo com critérios explícitos, RBAC multiusuário.

R$ 9.000
Fase 3 · Dashboard + SaaS (2 semanas)

Dashboard analítico com métricas que revelam mecanismos (conversão por etapa, gargalos, retenção por motivo). Modularização white-label: mesma ontologia, regras por tenant, onboarding documentado.

R$ 9.000
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Cases relevantes

Projetos em produção com arquitetura multiagente e ontologia operacional.

FSTech (Dogfooding)
Consultoria · Frota Multiagente

5 agentes de IA autônomos operando 24/7 em produção: hub central (Ontos), agente comercial (Unik), personal trainer (Vivi), assistente pessoal (Chava) e orquestrador (Ares). Comunicação inter-agentes via scripts padronizados, RBAC por contato, 12 crons automatizados, dashboard analítico próprio.

5
Agentes em produção
24/7
Operação autônoma
12
Crons automatizados
VJ Turrini
Representação Comercial · Dual-Agent

Sistema dual-agent (Claude Code + OpenClaw) para representação comercial B2B. Ontologia com entidades de clientes, pedidos e títulos. Adoção orgânica pelos operadores em 48h sem treinamento — prova de que ontologia bem feita dispensa manual.

48h
Adoção sem treinamento
2
Agentes coordenados
3
Crons operacionais
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Próximo passo

Agendar call de 20 minutos para entender a plataforma atual, mapear os fluxos dos 3 agentes e definir o kickoff do Diagnóstico Ontológico.

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