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Produto

Quatro partes. Um canal.

Isso não é chatbot white-label. É o lugar onde a rede treina, isola e serve IA.

atlas-sp

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memória própria

norte-rj

Prazo de entrega?

3 dias úteis

memória própria

delta-ba

Manda a 2ª via

Enviada por e-mail

memória própria

sem contexto compartilhado

Agents

Um agente por parceiro, com ferramenta e memória próprias. Endpoint estável, login, teto. Você decide o que ele vê. O runtime segura isso.

  • Gemini ou Gemma no Vertex AI, ou outro modelo que você nomear

  • Sem contexto compartilhado entre tenants

  • Gancho no CRM ou ERP que o parceiro já tem

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train · atlas-spSFT · LoRA

dataset.jsonl2.400 exemplos✓

loss 0.42

epoch

v1v2v3promovida

Training

Fine-tune como job, não como projeto de seis semanas. Métrica no BigQuery. Endpoint versionado.

  • SFT ou LoRA em Gemma, ou um adapter que você trouxer

  • Dataset no Cloud Storage, com ciclo de vida

  • Promove o modelo para um parceiro sem promover para todos

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  1. create
  2. run
  3. snapshot
  4. destroy

ativas

Sandboxes

Uma caixa curta para código, arquivo ou ferramenta que o agente não deve rodar no notebook. Snapshot, restore, teto.

  • Nossa imagem ou a do canal

  • Rede curta, segredo injetado

  • Desliga quando o job acaba

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POST /qualify200 · 51ms

worker-142ms

worker-238ms

worker-351ms

escalado a 0

Functions

A função vira HTTP. Acompanha o tráfego do canal e fica quieta fora de hora. Você ganha log e linha na fatura.

  • SDK em Python para declarar o agente

  • Gateway com teto por parceiro

  • Fila para lote, webhook para evento

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Como entra o primeiro

  1. 01 · Uma conversa

    A gente mapeia a rede, o dado que não pode vazar e o primeiro agente que vale a pena subir.

  2. 02 · Um ambiente

    Projeto no Google Cloud, São Paulo, um parceiro-piloto, um teto de gasto.

  3. 03 · O resto do canal

    Sobe os outros, sua marca na frente, uma fatura atrás.

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