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Brainnova
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Consultoria + produtos

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.

No arLinya — O co-autor de IA para romancistas.Ver o produto →
Agendar uma conversaVer o que fazemos

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
Produto no ar
1
Linya em linya.ai
orquestração ao vivo6 agentes ativos
PLANNERCODERREVIEWERDEPLOYERMEMORYTOOLSORCHESTRATOR
msgs/s1,284 ▲ 12.4%
Stack que usamos
ANTHROPICOPENAILANGGRAPHAWSGCPVERCELSUPABASEPOSTGRESTYPESCRIPTPYTHONANTHROPICOPENAILANGGRAPHAWSGCPVERCELSUPABASEPOSTGRESTYPESCRIPTPYTHON
Produtos que entregamos

O produto
no ar.

A Linya está no ar — o co-autor de IA que construímos para romancistas.

Capítulo 7 · O ConfrontoMemória carregada

Aria entrou no salão do trono. A luz das tochas percorreu as paredes de obsidiana — as mesmas que a mãe tinha avisado, quando ela tinha sete anos e ainda achava que avisos eram para os outros.

ContinuarReescreverExpandirAdicionar diálogo

Alerta de continuidade · crítico

Os olhos de Aria são azuis. Estabelecido no cap. 3 e no cap. 5 — não verdes.

Lançado

Linya

Co-autor de IA para romancistas · linya.ai

Ciente da continuidade. Ciente dos personagens. Ciente do mundo. A primeira IA feita para romancistas que realmente terminam o livro — ela já leu o seu.

  • ✓Story Memory indexa cada capítulo, personagem, nota de mundo e upload
  • ✓Continuity Engine versiona fatos e aponta furos de roteiro antes do leitor
  • ✓Threads de brainstorm que mandam as boas ideias direto para o capítulo
Visitar linya.ai
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 o intervalo em que trabalhamos.

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 em produção.

4–16

Semanas por projeto

Um build típico: algumas semanas a alguns meses, conforme o escopo.

5+

Sistemas entregues

Produtos com LLM, pipelines de agentes e plataformas em produção.

1

Produto lançado

Linya — um co-autor de IA para romancistas, no ar em linya.ai.

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.

Quem desenha é quem entrega.

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 · Entrada● 02 · Expandir + Embed● 03 · Retrieval + Rerank● 04 · Gerar + Verificar● 05 · Persistir + Audit
APPAPIREDISDBAPILLMEMBEDDERAPIDBRERANKERAPILLMAPPAPILLMDBWORKERS
APP→API: POST /messages · seção 4?
API→REDIS: checar rate limit
REDIS→API: 992 tokens restantes
API→DB: INSERT user_message
API→LLM: expandir query
LLM→API: 4 paráfrases
API→EMBEDDER: embed × 4
EMBEDDER→API: 1536-dim × 4
API→DB: ANN (pgvector) × 4
API→DB: BM25 (tsvector) × 4
DB→API: 200 hits · RRF fused
API→RERANKER: rerank top-5 · BGE
RERANKER→API: top-5 rankeados
API→DB: expandir pais ±2
API→LLM: chat_stream(prompt)
LLM→API: token deltas...
API→APP: ASSISTANT_MESSAGE_DELTA × N
API→LLM: verificar · piggyback
LLM→API: pesos de atribuição
API→LLM: fundamentar 3 claims
LLM→API: 3 claims · 100% fundamentadas
API→DB: INSERT + audit_log · COMMIT
API→WORKERS: dispatch LOO refinement
chat
⚡ preparando⚡ buscando⚡ gerando⚡ verificando
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

Brainnova vs.
as alternativas.

Agências, freelancers e uma contratação interna têm tradeoffs. Veja como um time pequeno se compara.

Brainnova

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

    ✓
    ✓

Tem um projeto em mente?

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 conversar sobre um projeto?

Falar com um engenheiro
Com quem trabalhamos

Feito para engenheiros.
Acessível para operadores.

Para times técnicos

O que times técnicos recebem.

  • ✓Suítes de eval desde o dia um, não depois do launch
  • ✓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

O que founders e operadores recebem.

  • ✓Sprints de escopo fechado. Demos semanais de IA funcionando. Sem surpresas.
  • ✓Um canal no Slack, um PM, um tech lead.
  • ✓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

Uma conversa curta para ver se podemos ajudar. Se não pudermos, falamos.

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Tempo de resposta
Em até 1 dia útil
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Duração
Sprints de 4 a 16 semanas
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Respondemos em até 1 dia útil.

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