Plataforma de operações com IA

Equipes precisam acompanhar contatos, etapas do pipeline, tarefas e propostas sem perder a relação entre as informações.

• O estudo de caso reúne uma aplicação de operações e seu módulo de assistência por IA.
• A apresentação pública foi desvinculada da identidade do cliente e utiliza apenas exemplos sintéticos.

Uma pergunta como “o que precisa de acompanhamento?”

• depende do acesso correto aos dados e de regras de negócio.
• Um modelo pode interpretar a pergunta, mas não deve escolher sozinho as permissões nem executar consultas livres.
• O desafio foi conectar a experiência do produto a uma assistência com fronteiras verificáveis.

Organizar o fluxo de trabalho em um produto navegável e construir uma integração de LLM que use ferramentas delimitadas.

• A demonstração permite examinar a interface; os testes de backend verificam autorização, comportamento do provedor e tratamento de contexto.
• São evidências complementares, com alcances diferentes.

A interface React se comunica com uma API TypeScript sobre Node.js e Fastify.

• O módulo de IA integra OpenRouter por um contrato compatível com a API de chat da OpenAI.
• O servidor compõe contexto, controla as ferramentas e interpreta respostas do provedor.
• PostgreSQL aparece nas consultas e migrations de persistência.

O caminho implementado é: pergunta → rota autenticada → contexto autorizado → modelo → solicitação de ferramenta → validação e consulta → resposta.

A integração de banco está presente no código; sua execução em PostgreSQL real não foi certificada neste recorte.

A demo apresenta dashboard, contatos, pipeline, tarefas, propostas, automações e indicadores.

• Suas alterações são temporárias e as integrações externas são simuladas.
• Ela mostra organização de produto e interface, sem acessar contas ou operações reais.

No backend auditado, o recorte inclui rotas de assistência, serviço de chat, ferramentas semânticas, preparação de contexto, contabilização de tokens e estados de custo.

Não confundo uma tela da demo com prova de execução desse backend.

Há componentes complementares de contratos de métricas e coleta consentida, com 9 e 3 testes locais respectivamente.

• Eles diferenciam indisponibilidade de valor zero e minimizam dados de coleta.
• A execução integrada com o CRM não foi certificada; os detalhes permanecem no aprofundamento técnico de dados.

O serviço usa uma interface HTTP compatível com chat e tool calling.

• Há tratamento de respostas inesperadas, indisponibilidade e erros recuperáveis.
• Nos testes, o transporte do provedor é substituído por respostas controladas: isso verifica o contrato sem depender de chamadas pagas ou dados privados.

TypeScript e Node.js sustentam os contratos e a execução do backend; Fastify expõe as rotas; Zod valida entradas.

• OpenRouter é o conector de modelos.
• React sustenta a interface.
• SQL e PostgreSQL aparecem na modelagem de memória e recuperação textual.

A prova mais forte desta auditoria é a execução local das regras de IA e API.

Interface, migrations e banco possuem evidência de implementação, mas não receberam certificação integrada de produção nesta etapa.

Escolhi ferramentas semânticas em vez de deixar o modelo escrever SQL livre.

• O servidor mantém a decisão sobre o acesso, enquanto o modelo interpreta uma intenção dentro das operações oferecidas.
• Essa separação permite testar permissões sem depender da variação de uma resposta generativa.

A recuperação de contexto implementada é textual e lexical.

• Essa escolha não equivale a embeddings ou busca vetorial.
• A informação pública descreve o mecanismo existente, sem atribuir ao projeto frameworks ou estratégias que não foram demonstrados.

O loop de assistência recebe solicitações de ferramentas e impõe limites de execução.

• Os resultados retornam ao contexto após controles de acesso e sanitização.
• Os testes exercitam esse comportamento com respostas simuladas de modelo.

As telas de automação da demo representam uma experiência de produto.

• Este estudo não apresenta esses fluxos como automações externas ativadas.
• A realização comprovada é o controle local da assistência e das ferramentas no recorte auditado.

O produto separa apresentação, API e persistência.

• A demonstração pública é um ambiente independente, com dados sintéticos.
• O código auditado do cliente e suas credenciais não são publicados neste site.

A prova de infraestrutura apresentada aqui é o acesso público ao ambiente demonstrativo.

A arquitetura privada possui dependências de API e banco cuja execução integrada permanece fora do recorte certificado.

O serviço distingue dados completos, parciais e indisponíveis de uso e custo.

• Um custo desconhecido não é convertido silenciosamente em zero.
• Esse contrato ajuda a interpretar limites e falhas do provedor.

A evidência local não demonstra tracing distribuído completo, dashboards de produção nem avaliação sistemática de qualidade generativa.

Esses itens exigem provas próprias, além dos testes do contrato.

O usuário e o escopo da organização são derivados no servidor.

• As ferramentas operam dentro do contexto autorizado e os resultados passam por sanitização antes de compor o contexto do modelo.
• Há verificações negativas para evitar que uma entrada escolha arbitrariamente o acesso.

Os controles exercitados não constituem auditoria legal integral nem prova de isolamento uniforme de todas as tabelas.

Nenhum dado de cliente, log original, credencial ou identificador privado aparece nos materiais públicos.

Comece pelo dashboard da demonstração, explore pipeline e tarefas e observe como responsáveis e próximas ações são representados.

• Depois, examine as configurações e os indicadores.
• Todos os exemplos são sintéticos.

Para avaliar a engenharia, leia as fronteiras de autorização e o relatório de evidências.

A demo serve para testar a experiência; o relatório informa quais comportamentos foram exercitados localmente e quais dependências foram simuladas.

Atuei na estruturação da solução, na implementação de interface e backend e na definição dos controles de assistência e acesso a dados.

• Também organizei os cenários de teste e a demonstração independente.
• Apresento as decisões e os componentes que conduzi, sem expor a operação do cliente.

O resultado técnico apresentado é o software e seu recorte verificável.

Não atribuo ao projeto percentuais de ganho comercial ou produtividade que não tenham sido medidos.

O serviço de chat, o contrato de tool calling, os controles de contexto e a autorização das rotas foram exercitados em uma suíte isolada de 23 testes aprovados.

• O teste usa a API real com dependências de dados e provedor substituídas.
• A demo é acessível publicamente.

Memória persistente, recuperação textual SQL e migrations estão implementadas, mas não foram testadas contra PostgreSQL real nesta auditoria.

A execução integrada entre interface, banco e provedor real não está certificada aqui.

Melhorias de recuperação vetorial, avaliação de respostas ou novas automações não são apresentadas como realizadas.

Planejamento e validação pendente permanecem separados das entregas comprovadas.

O resultado funcional é uma experiência de produto navegável e um backend com 23 cenários locais aprovados de IA, API e controles.

Os testes verificam regras concretas com entradas controladas; não medem aumento de receita nem disponibilidade operacional do cliente.

Estão disponíveis a demo, este briefing em página e Markdown e um relatório público sanitizado com escopo, contagens e hashes de evidências.

As fontes e os registros originais foram conferidos novamente por hash em 04/10/2026.

O relatório é uma publicação derivada dos testes, não uma certificação independente.

O código privado e os logs originais não são disponibilizados; a execução integral da suíte depende de acesso autorizado às fontes.

Arquitetura de aplicações com LLMs, tool calling, contratos de API, TypeScript, Fastify, autorização no backend, sanitização e tratamento de falhas são demonstrados no recorte local.

• A demo acrescenta uma evidência de organização de interface e produto.
• SQL e persistência são descritos como implementação com validação integrada pendente.

O caso oferece evidências para requisitos encontrados nas vagas pesquisadas: aplicações com LLMs, agentes com ferramentas, APIs, arquitetura, segurança e tradução de processos de negócio em software.

A demonstração facilita a leitura não técnica, e os controles permitem uma avaliação técnica.

Experiência com IA operando em produção é um requisito importante da pesquisa, mas esta suíte local não o certifica.

Python, RAG vetorial e frameworks de agentes não são adicionados a este caso apenas porque aparecem nas vagas.