As plataformas por trás de cada entrega.
Não vendemos nuvem. Para cada caso, escolhemos o ecossistema que entrega melhor qualidade, custo e governança. Trabalhamos a fundo com quatro deles e com o open source que conecta tudo.
Microsoft Foundry, Azure OpenAI e o ecossistema Copilot.
A plataforma mais completa para empresas que já vivem no Microsoft 365 e na Azure: modelos de ponta, serviço de agentes gerenciado, busca corporativa e segurança integrada ao Entra ID.
Costuma ser a melhor escolha para
- Empresas com Microsoft 365, Entra ID e Azure como base.
- Copilotos integrados ao Teams, Outlook e SharePoint.
- Governança e conformidade exigentes.
Microsoft Foundry
O antigo Azure AI Foundry: catálogo de modelos, Foundry Agent Service, avaliação e segurança num só lugar.
Azure OpenAI
GPT-5, modelos de raciocínio, embeddings, voz e visão com os controles da Azure.
Microsoft Agent Framework
A evolução do Semantic Kernel e do AutoGen para orquestrar agentes e fluxos multiagente.
Copilot Studio e Microsoft 365 Copilot
Agentes e conectores para o Copilot que a empresa já licencia, no Teams e no Office.
Azure AI Search e Foundry IQ
Busca híbrida e vetorial e a camada de conhecimento dos agentes, com as permissões respeitadas.
Azure AI Vision e Document Intelligence
Visão computacional e leitura de documentos como serviço.
Azure Machine Learning
Treinamento, pipelines, registro e implantação de modelos com MLOps.
Azure AI Content Safety
Filtros, detecção de ataques de prompt e proteção de dados nas respostas.
Gemini Enterprise Agent Platform, Gemini e o Agent Development Kit.
A casa dos modelos Gemini e do Gemini Enterprise Agent Platform, que sucedeu o Vertex AI em 2026: ADK para construir, Agent Runtime para operar, A2A para agentes conversarem entre si, e dados e visão de primeira linha.
Costuma ser a melhor escolha para
- Produtos digitais e apps que nascem na nuvem.
- Casos multimodais com áudio, vídeo e contexto longo.
- Times que preferem frameworks abertos e portáveis.
Gemini Enterprise Agent Platform
A evolução do Vertex AI: Model Garden, treinamento, avaliação e implantação de modelos e agentes.
Gemini
Modelos multimodais e de raciocínio com janelas de contexto longas, texto, imagem, áudio e vídeo.
Agent Development Kit (ADK)
Framework aberto da Google para agentes e sistemas multiagente, em Python, Java e TypeScript.
Agent Runtime
O antigo Agent Engine: runtime gerenciado para colocar agentes em produção com sessões, memória e observabilidade.
Protocolo A2A
Padrão aberto para agentes de fornecedores diferentes colaborarem.
Gemini Enterprise
A plataforma de agentes e busca corporativa da Google para o trabalho do dia a dia.
Document AI e Cloud Vision
Extração de documentos e análise de imagem e vídeo em escala.
BigQuery e Firebase
Dados analíticos com ML embutido e apps com Genkit e Firebase AI Logic.
Amazon Bedrock, AgentCore e SageMaker.
A maior plataforma de nuvem do mercado, com o Bedrock dando acesso a Claude, Llama, Mistral, DeepSeek e aos modelos Nova da própria Amazon, um runtime gerenciado para agentes (AgentCore) e serviços maduros de visão, documentos e voz.
Costuma ser a melhor escolha para
- Empresas que já operam na AWS e querem IA ao lado dos dados.
- Liberdade de escolha de modelo, com Claude, Llama e Nova sob o mesmo contrato.
- Agentes com runtime gerenciado e segurança de nível corporativo.
Amazon Bedrock
Modelos de várias famílias por uma única API, com Knowledge Bases para RAG e Guardrails para segurança.
Amazon Bedrock AgentCore
Runtime, memória, gateway de ferramentas, identidade e observabilidade para agentes em produção.
Strands Agents
O SDK aberto da AWS para construir agentes com poucas linhas, com suporte a MCP e a múltiplos modelos.
Amazon SageMaker AI
Treinamento, ajuste fino, pipelines e implantação de modelos, com MLOps integrado.
Amazon Rekognition e Textract
Visão computacional e extração de documentos como serviço, incluindo detecção de EPI e análise de vídeo.
Amazon Quick Suite e Kiro
O espaço de trabalho com agentes para as equipes, sucessor do Amazon Q Business, e o ambiente de desenvolvimento com agentes da AWS.
Amazon Nova
A família de modelos da própria Amazon, de texto a multimodal e voz, com custo competitivo.
AWS Trainium e Inferentia
Aceleradores próprios para treinar e servir modelos com custo menor por token.
ModelArts Studio (MaaS), modelos abertos e Ascend.
Model-as-a-Service para quem quer modelos abertos como DeepSeek e Qwen servidos como serviço, em infraestrutura própria da Huawei com chips Ascend, com custo previsível e opções de residência de dados.
Costuma ser a melhor escolha para
- Volume alto em que custo por token decide.
- Modelos abertos com suporte e SLA de nuvem.
- Estratégia multi-cloud sem depender de um único fornecedor de modelos.
ModelArts Studio (MaaS)
Modelos abertos prontos para uso por API, com ajuste fino e implantação dedicada.
DeepSeek, Qwen e Pangu
Modelos de linguagem e multimodais abertos e proprietários, servidos na plataforma.
ModelArts
Treinamento e implantação de modelos próprios, de visão a linguagem.
Ascend
Aceleradores de IA da Huawei para treinamento e inferência com custo competitivo.
Open source e o que conecta tudo.
Protocolos e frameworks abertos evitam que a arquitetura fique presa a um fornecedor e permitem trocar o modelo sem reescrever o sistema.
Modelos com que trabalhamos
- GPT-5
- Gemini
- Claude
- Amazon Nova
- Llama
- DeepSeek
- Qwen
- Mistral
- Gemma
- Pangu
MCP e A2A
Os protocolos abertos para ferramentas e para a conversa entre agentes.
LangGraph, CrewAI e LlamaIndex
Frameworks abertos para orquestração, agentes e RAG quando a portabilidade importa.
Hugging Face, PyTorch e ONNX
Treinamento, modelos abertos e inferência otimizada em qualquer hardware.
YOLO, OpenCV e NVIDIA Jetson
A base da visão computacional em tempo real, na nuvem e na borda.
vLLM e TensorRT-LLM
Serving de modelos abertos com alta vazão.
N8N
Automação de fluxos com agentes, integrada a centenas de sistemas.
Como escolhemos.
Cinco critérios que decidem a plataforma em cada projeto, antes de qualquer linha de código.
Onde os dados estão e podem ficar
Residência, sigilo e integração pesam mais que a preferência por um fornecedor.
Qualidade medida no seu caso
Comparamos modelos e serviços com os seus dados e as suas métricas, não com rankings genéricos.
Custo por chamada e por mês
Volume, latência e cache entram na conta antes da escolha, e o roteamento entre modelos é parte do projeto.
O que a empresa já licencia
Microsoft 365, Google Workspace e contratos de nuvem existentes mudam a resposta certa.
Governança e segurança
Identidade, auditoria, filtros de conteúdo e conformidade precisam vir da plataforma, não de remendos.
Quer uma recomendação de plataforma para o seu caso?
Conte o cenário, os sistemas que já existem e as restrições de dados. Respondemos com a arquitetura e o ecossistema que faz mais sentido.