Q3 2026 · 2 vagas restantes

Construímos sistemas
AI-native que pensam,
agem e entregam.

Construímos workflows agentic, produtos com LLM e plataformas de IA em escala — e damos consultoria aos times que querem construir o próprio. Tudo o que entregamos é AI-native desde o dia um, seja entregando para você ou sentado ao lado dos seus engenheiros.

Sistemas multi-agente · Pipelines de RAG · Orquestração de LLMs · Apps AI-native · Workflows agentic

Entregues
5+
sistemas de IA em produção
Clouds
3
AWS · GCP · Vercel
Devs juniores
0
só sêniores
orquestração ao vivo6 agentes ativos
PLANNERCODERREVIEWERDEPLOYERMEMORYTOOLSORCHESTRATOR
msgs/s1,284 ▲ 12.4%
Stack que usamos
ANTHROPICOPENAILANGGRAPHAWSGCPVERCELSUPABASEPOSTGRESTYPESCRIPTPYTHONANTHROPICOPENAILANGGRAPHAWSGCPVERCELSUPABASEPOSTGRESTYPESCRIPTPYTHON
O problema

A maioria dos projetos de IA
nunca sai do notebook.

Demos impressionantes, agentes que alucinam, faturas de cloud que assustam o CFO. A distância entre um wrapper de GPT e um sistema AI-native pronto para produção é onde a maioria dos times trava — e onde a gente começa.

AI-native, não AI-wrapped

Não plugamos LLMs em código legado. Cada sistema é desenhado agentic-first — raciocinar, planejar e agir como decisões arquiteturais de primeira classe.

LLMOps desde o dia um

Versionamento de prompts, orçamento de tokens, suítes de eval, guard-rails de alucinação e dashboards de custo embutidos — não pendurados depois do primeiro incidente.

Em produção, não em protótipo

Cada sistema agentic que entregamos roda sob tráfego real, com rollback, runbooks e evals. Código limpo, documentação escrita — sem amarração com a gente.

O resultado

IA agentic em produção. Rápido.

4–16

Semanas por projeto

Do primeiro prompt até um sistema agentic de produção. Não em trimestres — em semanas.

5+

Sistemas entregues

Produtos com LLM, pipelines agentic e plataformas AI-native — entregues.

0

Repasses para juniores

Engenheiros sêniores fazem o trabalho. Você sempre fala com quem está construindo.

orquestração ao vivobuild em andamento
PLANNERCODERREVIEWERDEPLOYERMEMORYTOOLSORCHESTRATOR
PLANNER especificar a nav
CODER nav.tsx ✓
PLANNER especificar o catálogo
CODER filtros prontos
CODER grid renderizado
REVIEWER contraste baixo no filtro
CODER correção enviada
DEPLOYER deployado ✓
tokens/s18,420 estável
https://yourproduct.app
buildno ar
Entregue
prompt → produção~6s demo · 2–4 sem real
Quem constrói

Nosso time é de desenvolvedores AI-native — fluentes em workflows agentic, orquestração de modelos e na toolchain inteira.

É por isso que entregamos em semanas, não em trimestres.

Como um pipeline RAG real roda

Chat com PDF.
Pipeline ao vivo.

Cinco cenas, round-trips reais. Do momento em que o usuário envia a mensagem até as citações chegarem ao chat: rate limit, expansão de query, retrieval híbrido, geração, atribuição, claim grounding, persist atômico. Os participantes em cena mudam a cada fase — é assim que IA agentic em produção realmente funciona.

live RAG pipeline

secao-4.pdf · 24 páginas

01 · Entrada02 · Expandir + Embed03 · Retrieval + Rerank04 · Gerar + Verificar05 · Persistir + Audit
APPAPIREDISDBAPILLMEMBEDDERAPIDBRERANKERAPILLMAPPAPILLMDBWORKERS
APPAPI: POST /messages · seção 4?
APIREDIS: checar rate limit
REDISAPI: 992 tokens restantes
APIDB: INSERT user_message
APILLM: expandir query
LLMAPI: 4 paráfrases
APIEMBEDDER: embed × 4
EMBEDDERAPI: 1536-dim × 4
APIDB: ANN (pgvector) × 4
APIDB: BM25 (tsvector) × 4
DBAPI: 200 hits · RRF fused
APIRERANKER: rerank top-5 · BGE
RERANKERAPI: top-5 rankeados
APIDB: expandir pais ±2
APILLM: chat_stream(prompt)
LLMAPI: token deltas...
APIAPP: ASSISTANT_MESSAGE_DELTA × N
APILLM: verificar · piggyback
LLMAPI: pesos de atribuição
APILLM: fundamentar 3 claims
LLMAPI: 3 claims · 100% fundamentadas
APIDB: INSERT + audit_log · COMMIT
APIWORKERS: dispatch LOO refinement
chat
preparandobuscandogerandoverificando
o que diz a seção 4?
5 chunks encontrados · recall@5 0.92
Instituições financeiras devem manter registros de transações por no mínimo 5 anos [1] e fornecê-los aos reguladores mediante solicitação por escrito em 30 dias [2].
atribuição[1] 60%[2] 40%
3 claims atômicas · 100% fundamentadas
saliency: alta · alta
|
completo
  • retrieval_ms342
  • llm_ms1.840
  • total_ms2.212
  • assurancealta
Como nos comparamos

Code Origin vs.
os suspeitos de sempre.

Agências grandes são lentas. Freelancers somem. Contratação interna leva um trimestre só para engatar. Veja o que muda quando um time pequeno e sênior assume o problema de ponta a ponta.

★ Melhor escolha

Code Origin

Concorrência

  • Expertise multi-agente

  • Tempo até a 1ª entrega em prod

    2 – 4 sem
    2 – 3 meses
  • Arquitetura cloud

    DEP
  • Só engenheiros sêniores

  • Handover limpo

  • Parceria contínua

Convencido que somos a escolha certa?

Agendar 30 minutos
O que construímos e onde aconselhamos

IA full-stack.
Construindo ou aconselhando.

Sistemas agentic precisam de mais do que um bom modelo. Precisam de um app sólido por baixo, de uma cloud que rode com confiabilidade e de critério sênior de engenharia ao longo do caminho — fazemos os quatro, ponta a ponta ou ao lado do seu time.

01

Sistemas de IA Agentic

Workflows multi-agente, orquestração de LLMs e pipelines de RAG — desenhados para raciocinar, planejar, usar ferramentas e agir de forma autônoma em escala.

  • Orquestração multi-agente e loops agentic
  • RAG, busca vetorial, memória de longo prazo
  • LLMOps: evals, traces, custo e guard-rails de segurança
02

Software AI-Native

Apps, APIs e pipelines de dados com LLM construídos AI-first — não adaptados depois. Pronto para produção desde o dia um, propriedade do seu time.

  • Apps AI-native em Next.js, TypeScript, Python
  • Generative UI e interfaces de LLM em streaming
  • Copilots internos e plataformas para devs
03

Infraestrutura de IA na Cloud

Plataformas cloud escaláveis e otimizadas para cargas de IA — pipelines de GPU, vector stores, APIs de inferência — observadas e com custo controlado de ponta a ponta.

  • Infra otimizada para IA em AWS, GCP, Vercel
  • Bancos vetoriais, pipelines de embeddings, inferência
  • Observabilidade de LLMOps, SLOs, guard-rails de custo
04

Consultoria e Advisory

Critério sênior de engenharia para times que querem construir o próprio — arquitetura de software, estratégia de IA e revisões a nível de código. Sentamos ao lado dos seus engenheiros quando você não precisa que a gente entregue.

  • Auditorias de arquitetura e segunda opinião
  • Estratégia de IA, build-vs-buy e revisão de roadmap
  • Revisões em engenharia de software e desenvolvimento de IA
05

Treinamento de IA para Empresas

Workshops práticos e currículos estruturados que colocam o seu time de engenharia em dia com ferramentas de IA — Claude Code, Cursor, GitHub Copilot, Codex, Gemini — e com os padrões de produção em torno delas.

  • Workshops em Claude Code, Cursor, Copilot, Codex e Gemini
  • Bootcamps de RAG, evals e LLMOps adaptados à sua stack
  • Currículo alinhado às ferramentas, nível e código do time

Quer isso para o seu time?

Falar com um engenheiro
Produtos que entregamos

Ferramentas que
nascem do trabalho.

Empacotamos o que aprendemos com clientes em produtos prontos — da nossa plataforma de treinamento a ferramentas open-source para devs.

masterclaude.dev
Curso12 aulas

Claude Code · Padrões de produção

  • Setup do Claude Code
  • Workflows agentic na prática
  • 03RAG, evals e grounding
  • 04Orquestração multi-agente
2 de 12 concluídas17%
Produto em destaque

masterclaude.dev

Cursos de especialização em Claude Code

Currículos práticos e estruturados para profissionais e times que querem entregar mais rápido com Claude Code. Criado e mantido pelo founder da Code Origin — sempre atualizado com os últimos lançamentos da Anthropic.

  • Trilhas estruturadas do iniciante ao avançado
  • Labs práticos em codebases reais, sem demos
  • Atualizado continuamente conforme Claude Code evolui
Visitar masterclaude.dev
~/seu-projeto ❯ claude
$claude plugin marketplace add ./mighty-powers
Marketplace registrado: mighty-powers
$claude plugin install mighty-powers
45 skills instaladas
6 agentes especialistas registrados
19 ferramentas carregadas
Pronto. Tente /plan, /ship, /audit ...
Slash commands
/plan/design/ship/audit/secure/rescue
Produto em destaque

Mighty Powers

Plugin open-source para Claude Code · Workflow completo

Plugin unificado para Claude Code que orquestra todo o ciclo de vida do software — do planejamento e design à implementação, testes, auditoria de segurança e deploy. Construído e validado no nosso próprio trabalho com clientes.

  • 45 skills + 6 agentes especialistas + 19 ferramentas Node integradas
  • Planos em waves com execução paralela e retomada via checkpoints
  • Guardrails de segurança bloqueiam force push, ops destrutivos de git e os pegadinhas de sempre
Ver no GitHub
Quem constrói

Engenheiros sêniores.
Sem repasses.

Cada projeto tem nomes definidos com quem você conversa desde o dia um. Sem troca de bench, sem swap de júnior offshore no meio do sprint.

Anderson da Silva

Founder · Engenheiro Principal

Criador da masterclaude.dev. Constrói sistemas AI-native para produção e treina times de engenharia para entregar com Claude Code.

Com quem trabalhamos

Feito para engenheiros.
Acessível para operadores.

Para times técnicos

IA agentic sem arrependimento.

  • Suítes de eval desde o dia um — sem checar saída de LLM no Slack "no feeling"
  • Tracing de LLM, orçamento de tokens e dashboards de custo que o CFO entende
  • Guard-rails de alucinação, retries, rate limits e fallbacks — prontos de fábrica
Para founders e operadores

Estratégia de IA que vira produto de IA.

  • Sprints de escopo fechado. Demos semanais de IA funcionando. Sem surpresas.
  • Um Slack, um PM, um tech lead — todos sêniores, todos AI-native
  • Resultados ligados a métricas de negócio, não a benchmarks de modelo
Perguntas comuns

O que perguntam
antes de qualquer coisa

Quanto custa um projeto?

A maioria dos projetos fica entre US$30k e US$250k dependendo do escopo. Discovery costuma ser US$8–15k por uma semana de diagnóstico com arquitetura e orçamento escritos. Compartilhamos o valor fixo antes de qualquer build — sem surpresa de T&M.

O que "AI-native" significa, na prática?

Raciocínio agentic é uma decisão arquitetural de primeira classe, não um LLM pendurado num CRUD. Versionamento de prompts, suítes de eval, traces, guard-rails de custo e grounding de alucinação vivem junto do código desde o primeiro commit.

Quem é dono da IP e do código?

Você. Código, prompts, evals, infra-as-code, runbooks e walkthroughs gravados são entregues nos seus repos sob cláusula padrão de work-for-hire. Sem lock-in conosco, sem plataforma de terceiros que você não consiga deixar.

Com quais modelos, clouds e stacks vocês trabalham?

Anthropic Claude, OpenAI e open-weights (Llama, Qwen, Mistral) em AWS, GCP ou Vercel. Vector stores: pgvector, Pinecone, Qdrant. Aplicação: Next.js / TypeScript / Python. Escolhemos o que serve ao seu time, não o que já dominamos.

Vocês assinam NDA e DPA? E sobre residência de dados na UE?

Sim para os dois. NDA mútuo padrão antes do discovery, DPA antes do contrato. Residência de dados na UE em AWS Frankfurt / GCP eu-west é suportada em todo projeto; workflows SOC 2 Type II sob demanda.

Como é o suporte pós-launch?

Retainer opcional (US$8–20k/mês) cobre LLMOps, atualização de modelo, manutenção de eval, ajuste de custo e on-call nos primeiros 90 dias após o launch. Ou o seu time assume completamente — vocês têm os runbooks e a gente está a uma mensagem de Slack.

Escolha um horário

Conversa de 30 minutos

Não vamos te vender nada. Vamos fazer perguntas afiadas, dar uma sanity-check na sua arquitetura e te dizer se somos um fit. Se não formos, te apontamos quem é.

Prefere mandar uma mensagem? Vá até o formulário

Comece um projeto

Pronto para construir o seu
produto AI-native?

Conte um pouco sobre o que você está construindo. Respondemos em até um dia útil — normalmente com algumas perguntas afiadas e um próximo passo proposto.

Tempo de resposta
Em até 1 dia útil
Duração
Sprints de 4 a 16 semanas
Do que você precisa?

Respondemos em até 1 dia útil.

Download grátis

O Checklist de RAG para Produção

O launch gate de um engenheiro sênior para features com RAG — chunking, retrieval híbrido, grounding, evals, observabilidade, controle de custo e os detalhes chatos de compliance que todo mundo pula.

  • Download instantâneo — sem espera no inbox.
  • Tirado de entregas reais em produção.
  • Use como checklist de launch.

Um e-mail. A gente nunca compartilha.

Q3 2026 · 2 vagasAgendar