Do código crítico aos agentes de IA autônomos em produção.

Arquiteturas RAG restritas com busca híbrida, saída validada por schemas Pydantic (e Pydantic AI), suítes de evals contínuos em CI/CD e fallback automático para operadores humanos quando a confiança semântica fica abaixo do threshold. Orquestração com Agno, LangChain ou Pydantic AI — o contrato da ferramenta é que manda, não o texto livre do modelo.

Atuamos nas duas frentes. Greenfield em Python (Django/FastAPI) e Flutter, e modernização gradual de ecossistemas legados: camadas de API tipadas e agentes inteligentes sem interromper a operação.

100% do cliente. Todos os repositórios de código, scripts de infraestrutura como código (IaC), arquiteturas de orquestração, prompts estruturados e documentações técnicas pertencem integralmente à sua empresa desde o primeiro commit.

Velocidade de início e senioridade comprovada. Montar e treinar uma equipe interna multidisciplinar (Python, Flutter e IA) leva tipicamente de 6 a 9 meses, com alto custo de recrutamento e risco de turnover. A nuvols inicia os projetos em até 10 dias com especialistas seniores nessa stack.

Não entregamos o código para sumir em seguida. Estruturamos instrumentação completa com Datadog ou OpenTelemetry, acompanhamos métricas de latência e custos de inferência de IA em tempo real e oferecemos contratos contínuos de sustentação, monitoramento e evolução de squads.

Não existe um prazo único para um "sistema X". Em ordem de grandeza, após discovery fechado: um MVP enxuto com API Python (Django ou FastAPI) e Flutter costuma ficar entre algumas semanas e poucos meses, conforme telas, integrações e regras de negócio. Produtos maiores, ambientes regulados ou legado sem parar operação se estendem em releases incrementais. Um piloto de agente com RAG em produção frequentemente se alinha a ciclos de 8 a 12 semanas para um primeiro fluxo útil — sem contar maturação de dados. Cronograma fiel só depois de uma conversa investigativa; use o diagnóstico técnico em Contato.

Não há tabela fixa nem valor único no site. O investimento depende da superfície do produto (Flutter, APIs Python, agentes), integrações, compliance, legado e modelo de contratação (fase fechada ou squad dedicada). Projetos só backend, só app ou Python + Flutter + IA no mesmo produto têm curvas de esforço muito diferentes. O que publicamos aqui são fatores e faixas qualitativas — não orçamento contratual. Para cenários alinhados ao seu caso, o caminho é o formulário de Contato, com escopo e estágio descritos.

A operação mensal varia com tráfego, tamanho de banco, backups, CDN, quantidade de ambientes e monitoramento. Um stack inicial enxuto em nuvem gerenciada costuma ter patamar modesto; alta disponibilidade, VPC dedicada e escala enterprise crescem de forma não linear. Em produtos com IA, tokens de LLM e reindexação de RAG entram como custo variável à parte da hospedagem clássica. Sem métricas de uso, qualquer número seria chute. No diagnóstico técnico mapeamos arquitetura alvo e ordens de grandeza — não uma conta fechada por chat.