# Arquitetura de IA e sistemas avançados
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language: pt-PT
content_type: capabilities
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description: Desenhamos arquiteturas de modelos, agentes, inferência, sistemas distribuídos, cloud e edge, runtimes e componentes próprios. Avaliamos tecnologias emergentes, construímos protótipos quando é necessário e levamos as que trazem valor a…

Converter novas capacidades de IA em arquiteturas que possam integrar-se, operar e evoluir.

## Como escolhemos uma tecnologia

- função: que responsabilidade cumpre e que alternativa existe
- qualidade: como se comporta em casos reais, adversos e fora de distribuição
- integração: como se liga a dados, identidade, permissões, workflows e sistemas existentes
- custo: infraestrutura, utilização de modelos, desenvolvimento, observabilidade e manutenção
- latência: tempo total da trajetória, não apenas velocidade do componente
- controlo: capacidade de limitar ferramentas, rever resultados e parar efeitos
- portabilidade: que partes podem substituir-se e que conhecimento fica acoplado
- manutenibilidade: como se depura, versiona, documenta e transfere
- maturidade: o que se explorou, avaliou, integrou ou operou
- resultado: que mudança observável permite produzir

## Tecnologias que construímos, aplicamos e avaliamos

- DocuLogic
- KIR
- ERP-Bots
- SuperSocrates
- SuperQuestions
- SuperPythagoras
- Finaz
- Excorpora
- Python
- Django
- FastAPI
- Pydantic
- PostgreSQL
- pgvector
- PyTorch
- CatBoost
- Docker
- pesquisa híbrida
- workflows duradouros
- LangGraph
- PydanticAI
- MCP e FastMCP
- Hatchet
- DSPy
- GEPA
- TypeDB
- LinkML
- Newton
- NVIDIA Warp
- cuRobo
- NVIDIA Jetson

## Radar tecnológico

- **Camadas próprias** (build) — DocuLogic, KIR, ERP-Bots, SuperSocrates, SuperQuestions, SuperPythagoras, Finaz, Excorpora, avaliações e contratos próprios, representações de domínio
- **Fundamentos em operação** (apply) — Python, Django, FastAPI, Pydantic, PostgreSQL, pgvector, PyTorch, CatBoost, APIs e eventos, Docker, pesquisa híbrida, workflows duradouros, modelos e agentes com ferramentas
- **Em avaliação ativa** (evaluate) — LangGraph, PydanticAI, FastMCP e MCP, Hatchet, DSPy, GEPA, TypeDB, LinkML, modelos recentes de séries temporais, embeddings e rerankers especializados, encaminhamento de modelos, memória multi-índice, Newton, cuRobo, otimização acelerada por GPU
- **Laboratório** (lab) — sistemas multiagente complexos, aprendizagem operacional, simulação e transferência para hardware, MPC de baixa latência, planeamento e controlo físico, autonomia delimitada, coordenação de máquinas, modelos de mundo e VLA dentro de tarefas definidas

Uma tecnologia entra na arquitetura quando explica uma função, pode ser avaliada e sustenta uma responsabilidade do sistema.

A tecnologia interessa-nos quando abre uma capacidade nova e quando permite levá-la até um sistema real.

Seguimos de perto a evolução dos modelos fundacionais, dos agentes, da memória, da recuperação, da semântica, da otimização, da simulação e da robótica. Testamos cedo, comparamos com alternativas mais simples e construímos camadas próprias quando as ferramentas disponíveis ainda não representam bem o problema.

A nossa ambição tecnológica tem duas direções complementares:

- explorar técnicas que ainda estão a definir o que será possível;
- construir sobre fundamentos capazes de sustentar dados, estado, permissões, integração, avaliação e manutenção.

Essa combinação permite-nos trabalhar desde uma fonte documental ou uma regra de negócio até um workflow duradouro, uma frota de agentes ou uma operação física.

## Explorar a fronteira e construir com fundamento

Exploramos a fronteira da IA, dos sistemas de conhecimento, do software e da robótica, e combinamos os seus avanços com fundamentos capazes de sustentar uma operação real.

A velocidade da IA convida a escolher uma ferramenta pelo que demonstra durante uns minutos. O trabalho real exige descobrir o que acontece depois:

- como se integra com dados e sistemas existentes;
- que contexto necessita;
- que custo introduz;
- como se comporta sob entradas adversas;
- que estado deve persistir;
- como se limita a sua autoridade;
- que parte pode substituir-se;
- que conhecimento fica ligado ao fornecedor;
- que evidência permite avaliá-la;
- como responde o sistema quando a tecnologia muda.

Exploramos com curiosidade e adotamos com critério.

Uma técnica pode encontrar-se num de quatro estados:

**Explorar.** Utilizamo-la para formular melhor uma pergunta, compreender o seu comportamento ou descobrir uma capacidade.

**Avaliar.** Comparamo-la em cenários representativos e adversos, com métricas, custos e limites explícitos.

**Aplicar.** Integramo-la numa trajetória completa e submetemo-la a requisitos de dados, segurança, latência, recuperação e manutenção.

**Construir.** Desenvolvemos uma camada própria quando representa conhecimento, lógica, orquestração ou interação que consideramos central e duradoura.

Esta classificação distingue exploração e operação, e permite manter uma aposta tecnológica ambiciosa declarando o que já sustenta um sistema e o que continua em avaliação.

## Construímos camadas próprias onde reside o conhecimento diferencial

Desenvolvemos componentes próprios quando o valor reside na representação, nos contratos ou na forma de coordenar o trabalho.

**DocuLogic.** Reconstrói lógica de negócio e conhecimento operacional a partir de código, configurações, documentos, tabelas, testes e rastos, e conserva-os como conhecimento legível, versionável e unido à sua evidência. Permite examinar cada regra com a sua proveniência e o seu estado: comportamento observado, lógica inferida, conhecimento validado ou decisão acordada.

**KIR.** Uma representação intermédia de conhecimento, tipada e canónica, que desacopla as fontes das suas utilizações. Permite examinar que projeção recebe cada consumidor — bases relacionais, grafos, índices semânticos, motores de regras, APIs, MCP, agentes e reporting — e que versão de conhecimento a sustenta.

**ERP-Bots.** A linha de bots e agentes operacionais que concluem trabalho dentro de ERPs e aplicações de negócio sob políticas, estado e verificação. Permite examinar o rasto de uma operação: que contexto se recuperou, que política decidiu, que ferramenta atuou, quem autorizou e que sinal fechou o caso.

**SuperSocrates.** O sistema que pergunta: interroga o material de um projeto para encontrar lacunas, informação que não coincide entre fontes, decisões que se contradizem e pressupostos que ninguém escreveu, e propõe a pergunta útil seguinte. Permite examinar uma colisão com as fontes que a originam e a pergunta que abre.

**SuperQuestions.** O produto que representa e gere as perguntas de um projeto juntamente com a sua evidência, as suas decisões, as suas dependências e o seu trabalho. Permite examinar uma pergunta com aquilo que a sustenta, aquilo que a contradiz e aquilo que depende dela. SuperSocrates pergunta; SuperQuestions administra o que a pergunta produz.

**SuperPythagoras.** Um arnês para construir software em equipa quando pessoas e bots partilham o trabalho: papéis, contratos de entrega, transferências ordenadas, revisão e SecondOpinion, uma perspetiva independente sobre cada alteração com consequências. Permite examinar o percurso de uma alteração e a evidência de por que foi construída assim.

**Finaz.** Uma arquitetura editorial que separa evidência, estrutura informativa, composição, controlos e produção multimodal. Permite examinar o esquema intermédio que relatório, guião e peça narrada partilham, e o ponto onde termina o determinista e começa o generativo.

**Excorpora.** Um ambiente de investigação e avaliação de tradução e localização construído sobre invariantes declarados, corpora alinhados e auditoria adversarial. Permite examinar onde o sentido muda ainda que a frase soe natural.

Estas camadas podem evoluir ainda que mudem os modelos ou os fornecedores situados à sua volta. O conhecimento do domínio, a lógica e os critérios de avaliação permanecem em representações que controlamos.

## IA generativa, agentes e programas inteligentes

Os modelos generativos alargaram a capacidade de interpretar linguagem, comparar informação, utilizar ferramentas, gerar código e compor conteúdos. Utilizamo-los dentro de sistemas com contratos e responsabilidades explícitas.

### Modelos fundacionais

Trabalhamos com modelos linguísticos, multimodais e especializados consoante qualidade, idioma, contexto, raciocínio, utilização de ferramentas, geração estruturada, custo, latência, privacidade, capacidade de implantação e estabilidade do fornecedor.

A arquitetura permite comparar e encaminhar modelos. Uma tarefa pode utilizar um modelo diferente para análise, programação, geração, extração ou revisão.

### Agentes

Os agentes interpretam contexto e escolhem entre ações permitidas. Construímos com ferramentas tipadas, memória delimitada, grafos de estado, políticas, orçamentos, critérios de paragem, intervenção humana, rastos e avaliação de percursos.

### MCP e FastMCP

O Model Context Protocol permite expor ferramentas e recursos através de contratos comuns para agentes e aplicações.

O FastMCP facilita construir servidores, clientes e aplicações MCP em Python, com esquemas, validação, transporte e mecanismos de integração.

Utilizamo-lo quando traz uma interface coerente entre agentes, conhecimento e sistemas. As permissões e os efeitos empresariais continuam a residir na arquitetura da aplicação.

### LangGraph e PydanticAI

O LangGraph permite representar agentes e fluxos como grafos com estado. O PydanticAI traz modelos tipados de entradas, saídas, dependências e ferramentas dentro do ecossistema Python.

A escolha depende do tipo de controlo, durabilidade, integração e avaliação de que cada percurso necessita.

### Workflows duradouros

O Hatchet e outros motores de execução duradoura conservam estado e retomam trabalho depois de esperas ou falhas. Combinamo-los com agentes quando uma operação necessita de interpretação contextual e de continuidade ao longo do tempo.

### DSPy e GEPA

O DSPy permite tratar partes de um sistema de IA como programas que podem definir-se e otimizar-se através de avaliações. O GEPA explora a melhoria de programas, prompts e estratégias a partir de sinais de desempenho.

Estas técnicas são valiosas quando existe um conjunto de avaliação suficientemente representativo. A definição daquilo que significa um bom resultado permanece nas mãos das pessoas.

### Saídas estruturadas e contratos

Utilizamos esquemas e validação para que modelos e agentes produzam objetos que o software possa verificar antes de utilizar. Pydantic, JSON Schema, validadores e testes deterministas ajudam a separar linguagem flexível e efeitos controlados.

## RAG, memória e sistemas de conhecimento

Um sistema RAG relaciona recuperação, contexto, evidência, permissões e composição para responder de forma examinável.

Construímos recuperação híbrida combinando coincidência exata, pesquisa lexical, trigramas, embeddings, filtros, relações, grafos, estrutura de código, reranking, expansão de contexto, proveniência e permissões.

### PostgreSQL e pgvector

O PostgreSQL oferece a base relacional e transacional. O pgvector permite armazenar e consultar embeddings dentro do mesmo sistema, mantendo perto metadados, permissões, estados e relações.

Pode combinar-se com pesquisa de texto integral, índices, SQL e filtros estruturados para construir recuperação híbrida.

### Grafos e semântica

TypeDB e outras bases orientadas a conhecimento são úteis quando o domínio exige relações tipadas, inferência ou navegação complexa.

LinkML pode definir esquemas de conhecimento interoperáveis e gerar representações para ambientes diferentes. Datalog permite exprimir determinadas deduções. DMN ajuda a formalizar decisões. CEL pode ser utilizado para condições e validações.

### Código como conhecimento

Tree-sitter, LSP e analisadores especializados permitem recuperar símbolos, relações, chamadas, herança, referências, testes e dependências.

A recuperação de código combina semântica e estrutura: responder que componente chama outro ou que teste protege uma regra exige navegar essa estrutura.

### Embeddings e reranking

Avaliamos modelos de embeddings e rerankers para texto, conversas, documentação e código. A escolha considera idioma, domínio, extensão, custo, latência, estabilidade, capacidade de contextualização e desempenho sobre perguntas reais.

Os embeddings formam uma via de recuperação. A resposta conserva a ligação com as fontes e com a estrutura que permite examiná-la.

## Machine learning, forecasting e otimização

Trabalhamos com técnicas clássicas e modelos recentes.

**Dados tabulares.** CatBoost, LightGBM, XGBoost, scikit-learn, modelos lineares, modelos probabilísticos e ensembles. Estas ferramentas continuam a ser competitivas quando o problema vive em dados tabulares e a decisão necessita de rapidez, calibração ou explicabilidade.

**Deep learning.** PyTorch, arquiteturas de texto, visão e sinais, modelos multimodais, adaptação e fine-tuning, aprendizagem por representações.

**Séries temporais.** Exploramos e avaliamos famílias como TimesFM, Chronos, MOIRAI, PatchTST, N-HiTS, Temporal Fusion Transformer e modelos estatísticos e sazonais. Cada família é comparada com baselines e sob horizontes, regimes e frequências que correspondam à decisão.

**Otimização.** Programação matemática, restrições, pesquisa, heurísticas, simulação, otimização multiobjetivo, controlo preditivo, otimização de políticas, atribuição de recursos e planeamento de sequências. A otimização liga-se à operação através de variáveis, limites e sinais que as pessoas responsáveis podem discutir.

## Python como linguagem vertebradora

Python permite ligar investigação, IA, dados, APIs, automação e robótica dentro de um mesmo ecossistema.

Utilizamo-lo para modelos, pipelines, agentes, ferramentas MCP, serviços, avaliação, simulação, visão, controlo e integração.

As responsabilidades separam-se através de serviços, eventos, workers, contratos e armazenamento adequado, de modo que o sistema possa crescer sem se concentrar num único processo.

## Django, FastAPI e software empresarial

**Django.** Traz uma base madura para aplicações empresariais, administração, modelos de dados, identidade, permissões e processos com uma vida longa. Utilizamo-lo quando o sistema necessita de uma estrutura de aplicação completa e manutenível, com interfaces para equipas, configuração e governo.

**FastAPI.** É adequado para APIs tipadas, serviços de inferência, ferramentas, integrações e componentes de baixa latência dentro do ecossistema Python. O Pydantic ajuda a validar contratos e a partilhar esquemas entre entradas, modelos e saídas.

**PostgreSQL.** Funciona como base transacional, relacional e, através de extensões, também lexical e vetorial. A sua capacidade de reunir estado operacional, metadados, relações e recuperação mantém a infraestrutura proporcionada ao problema.

**Eventos e mensageria.** NATS e JetStream permitem distribuir eventos, desacoplar componentes e conservar mensagens quando uma operação necessita de retoma e de consumidores independentes. Os eventos são desenhados como contratos de domínio.

**Contentores e implantação.** O Docker permite reproduzir ambientes e separar serviços. Cloudflare, edge, GPU e ambientes locais utilizam-se consoante latência, dados, custo e dependência de hardware.

**Interfaces web.** Django, APIs e geradores estáticos como Astro podem combinar-se para criar aplicações operacionais e webs rápidas, mantendo conteúdo e comportamento em camadas adequadas.

## Avaliação, observabilidade e segurança

A tecnologia adota-se juntamente com a forma de a examinar.

Construímos testes deterministas, avaliações de modelos, conjuntos adversariais, simulações, rastos, métricas, comparação de custos, monitorização, controlo de versões, limites de ferramentas, permissões, recuperação e mecanismos de paragem.

A observabilidade liga a saída de um componente ao estado que recebeu, à decisão que tomou, à ferramenta que utilizou e ao resultado que apareceu depois.

Em sistemas de agentes, registamos percursos e políticas. Em machine learning, dados, modelo, versão e calibração. Em sistemas físicos, sinais, estado estimado, comando, limites e efeito observado.

## Inteligência Física, simulação e robótica

A nossa aposta tecnológica estende-se a sistemas que percecionam, estimam, planeiam e atuam.

**Newton.** Uma plataforma de simulação física acelerada por GPU e extensível, construída sobre tecnologias como NVIDIA Warp e OpenUSD. Utilizamo-la e avaliamo-la para representar geometria, dinâmica, contactos, articulações, materiais e outros fenómenos que permitem testar sistemas físicos antes de os levar ao hardware.

**NVIDIA Warp.** Permite escrever kernels acelerados por GPU a partir de Python e é especialmente útil para simulação, geometria e computação paralela.

**cuRobo.** Traz componentes acelerados por GPU para cinemática inversa, verificação de colisões, geração de trajetórias e planeamento de movimento em robôs manipuladores. Pode ser utilizado como backend de aceleração quando a geometria e a tarefa o permitem; a validação final incorpora tolerâncias, carga, ferramentas, segurança e comportamento do equipamento real.

**Controlo preditivo e MPC de baixa latência.** O controlo preditivo utiliza um modelo do sistema e otimiza ações sobre um horizonte respeitando restrições. Exploramo-lo para navegação, seguimento, manipulação e coordenação física, onde tempo, dinâmica e limites devem considerar-se em conjunto.

**Visão artificial.** OpenCV, detetores e modelos de visão, AprilTag, calibração, estimação de pose, fusão de sinais, processamento em GPU e visão em edge.

**Plataformas edge e GPU.** NVIDIA Jetson, CUDA, TensorRT quando é adequado, GPU para perceção, otimização e simulação, e execução local para latência, continuidade e segurança.

**Robótica e planeamento.** Cinemática direta e inversa, modelos geométricos, campos de distância, deteção de colisões, planeamento de trajetórias, controlo, navegação, estimação de estado, manipulação, telemetria, paragem e recuperação.

A simulação acelera a aprendizagem. O hardware determina as tolerâncias e as condições que finalmente importam.

## Radar tecnológico

O radar organiza as nossas tecnologias em quatro órbitas — **construímos**, **aplicamos**, **avaliamos** e **laboratório** — e mostra famílias antes de nomes.

Umas tecnologias já sustentam sistemas em operação; outras permanecem em avaliação ou no Laboratório. O estado é revisto internamente e a classificação pública indica em que órbita se encontra cada família.

## O que um cliente pode esperar

Uma conversa tecnológica com a 3.14 pode chegar a modelos, grafos, APIs, GPU ou robótica, mas começa pela capacidade e pelo resultado.

Pode esperar:

- uma recomendação fundamentada;
- comparação com alternativas simples;
- protótipos que percorrem um caso completo;
- tecnologias emergentes submetidas a avaliação;
- componentes próprios onde representam conhecimento diferencial;
- integração com o panorama existente;
- arquitetura que permite mudar modelos e fornecedores;
- observabilidade;
- clareza sobre maturidade e limites;
- transferência suficiente para continuar.

## Fecho

A nossa aposta tecnológica consiste em alargar capacidades sem perder a arquitetura que as transforma em sistemas. Exploramos cedo, construímos onde reside o conhecimento diferencial e levamos cada tecnologia até ao nível de integração e avaliação que a sua responsabilidade exige.

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