Agentes de IA personalizados para Educação em Curitiba
O TSKM é grátis. Agentes de IA personalizados para educação em Curitiba: Agentes de IA próprios conectados aos seus dados: atendem, operam e automatizam tarefas reais do seu negócio.
Criamos agentes de IA personalizados — não um chatbot genérico — conectados aos seus dados e ferramentas. RAG sobre sua documentação, function calling para executar ações reais (criar um lead, agendar, consultar estoque), integração com seu CRM, WhatsApp ou Telegram, e guardrails para evitar alucinações. Com rotação de provedores (Groq, Mistral, Cohere e mais) para não ficar preso a apenas um e controlar o custo.
Dado local
Curitiba conta com 127.118 empresas e outras organizações ativas (IBGE/CEMPRE, 2021).
415 startups, 6º nacional (Sebrae 2024); salário dev ~R$6.283/mês a nível cidade (Indeed, 127 relatos, 2026); hubs Worktiba e Vale do Pinhão; PIB municipal 1,1% nacional (IBGE 2023).
Fonte:IBGE CEMPRE · Sebrae Startups 2024 · Indeed/investedev 2025 · IBGE PIB Municípios 2023 · 2021-2025
Dado de mercado
El mercado global de agentes de IA pasará de US$5.400 millones en 2024 a US$50.310 millones en 2030 (CAGR 45,8%)
Fonte:Grand View Research · 2024-2030
O que inclui
- Agente de IA conectado à sua base de conhecimento (RAG)
- Function calling: o agente executa ações nos seus sistemas
- Integração com CRM, WhatsApp, Telegram ou seu site
- Guardrails e citação de fontes para evitar alucinações
- Rotação multi-provedor (Groq/Mistral/Cohere) para custo e uptime
- Painel de conversações, avaliação e melhoria contínua
Como trabalhamos
Caso de uso
Definimos quais tarefas o agente deve resolver e com quais dados.
Conhecimento
Montamos o RAG com base na sua documentação e conectamos suas ferramentas.
Ações
Habilitamos function calling para que o agente opere, não apenas responda.
Avaliação
Medimos a qualidade, implementamos guardrails e iteramos.
Grátis com TSKM · sob medida com PairProgramming
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Perguntas frequentes
Em que se diferencia de um chatbot comum?+
Um chatbot responde com roteiros; um agente raciocina, consulta seus dados reais (RAG) e executa ações (criar um lead, agendar, consultar estoque) por meio de function calling. Resolve, não apenas conversa.
Meus dados ficam expostos ao modelo?+
Trabalhamos com RAG: o modelo recebe apenas o fragmento necessário para responder, não sua base inteira. Podemos usar provedores com políticas de não treinamento e, em casos sensíveis, modelos self-hosted.
Fico preso à OpenAI ou a um único provedor?+
Não. Usamos rotação multi-provedor (Groq, Mistral, Cohere e outros) para controlar custo, latência e disponibilidade sem depender de apenas um.
Como evitam que o agente alucine?+
Com guardrails, citação de fontes e uma camada de avaliação que mede as respostas. Se o agente não tiver a informação, ele diz ou escalona para um humano, em vez de inventar.