Orquestração de IA local-first

Agent Argo

Descreves um objetivo. Uma CEO-IA planeia, delega em agentes especializados e verifica o resultado antes de o considerar concluído — localmente, no teu dispositivo, e não numa qualquer caixa negra na nuvem.

Transferir para Windows Começar gratuitamente
CEO-IAUma única interface em vez de vários prompts: compreender, planear, delegar, verificar
Neutro face aos fornecedoresFornecedores na nuvem e modelos locais, combinados consoante o desempenho e o preço
Local-firstProjetos, execuções, conhecimento e dados de auditoria permanecem no teu dispositivo
Telemetria

Medido, não afirmado

A Argo mede o custo por resultado aceite — não os tokens. Estes valores provêm de telemetria opt-in anonimizada de instalações reais: apenas números agregados, nunca conteúdo dos projetos.

Ainda não há dados de utilização anonimizados suficientes para apresentação — os valores aparecem assim que for atingida a amostra mínima.

Posicionamento

Não é um chatbot. É uma equipa de software artificial

Um único agente entrega rapidamente uma solução plausível. Mas plausibilidade não é fiabilidade. A Argo trata o planeamento, a implementação, a revisão e a aprovação como responsabilidades distintas — como uma boa equipa.

Orquestração

Uma equipa, não um único raciocínio isolado

A Argo decompõe a tarefa, distribui-a por funções especializadas e deixa que estas se contraponham antes de qualquer coisa ser escrita. Isto revela fragilidades que um único agente não detetaria.

Controlo

Autonomia com barreiras de segurança

As alterações surgem primeiro como um patch num ambiente isolado e só são aplicadas após revisão. Tu decides o que a Argo pode fazer automaticamente — as ações críticas permanecem sempre especialmente protegidas.

Rastreabilidade

Cada decisão deixa um rasto

Cada execução regista o que aconteceu: qual o contexto, qual o modelo, quais os custos, quais as verificações. Mesmo meses depois, é possível compreender porque foi tomada uma decisão.

Modo de funcionamento

Do requisito ao resultado verificado

Descreves um objetivo em linguagem natural. A Argo transforma-o num plano, orquestra os agentes adequados e entrega um resultado que não parece apenas concluído — foi efetivamente verificado.

  • Um scheduler e um replanner decidem quais os agentes e modelos realmente necessários
  • Verificadores independentes analisam os resultados, em vez de se limitarem a resumi-los
  • Pacotes de contexto entregam, de forma precisa, as partes relevantes de grandes bases de código
  • Modo Git: commits, branches e descrições de PR gerados a partir do trabalho realizado
CEO-IA
Compreender a tarefa, criar um plano e um grafo de tarefas
Equipa de agentes
Arquitetura, desenvolvimento, QA, documentação — com deliberação estruturada
Verificação
Testes, revisões, instâncias de verificação independentes, execuções de reparação
Resultado
Patches verificados, justificações e um rasto de auditoria completo
Rentabilidade

A métrica certa: custo por resultado aceite

A Argo consome muitas vezes mais tokens por tarefa do que uma única conversa — e ainda assim sai mais barata. O trabalho de rotina corre em modelos económicos ou locais; os modelos de topo, mais caros, só são usados onde o seu valor acrescentado justifica o custo adicional.

  • Encaminhamento inteligente de modelos entre diferentes níveis de preço, com escolha de modelo explicável
  • Orçamentos, limites de custo flexíveis e rígidos, simulação antes do início
  • Menos tentativas, menos retrabalho, menos tempo de revisão — o trabalho humano é o recurso mais caro
Rotina
Pesquisa de contexto, documentação, verificações simples → modelos económicos ou locais
Exigente
Arquitetura, implementação complexa, análise de causas de erro → modelos avançados
Salvaguarda
Verificação e escalonamento apenas onde trazem valor mensurável
Próximo passo

Melhores resultados, com menos supervisão

Menos retrabalho, menos tempo de revisão, mais confiança no resultado — é essa a diferença entre um agente e uma equipa.

Ver preços