No ar para testes e demonstrações
A Axentia responde com o conhecimento do seu instituto — e guarda a prova de cada resposta
Não é um chatbot ligado a um modelo de linguagem. É uma IA governada pelo AKS - Axentia Knowledge Server, que decide o que entra no contexto, qual modelo responde, quais ferramentas podem ser executadas, o que pode sair como resposta — e registra a execução inteira.
A demonstração é pública, sem cadastro, e responde sobre a Datacoder e a Axentia. A base do seu instituto é outra, isolada e sua.
Anatomia de uma resposta
Governada pelo AKS - Axentia Knowledge Server
Pergunta do participante
Quais documentos preciso reunir para avaliar minha aposentadoria?
Resposta orientada
A Axentia organiza a orientação com base nas fontes autorizadas do instituto e encaminha casos decisórios para análise humana.
Execução registrada: contextos, trechos, ferramentas, prompt, resposta e hashes
Três formas de uma IA genérica falhar dentro de um RPPS
O risco de colocar IA no atendimento previdenciário não é a IA parecer burra. É ela parecer competente na hora errada.
Responde bem e responde errado
Um modelo genérico não conhece a portaria do seu instituto. Ele completa a frase com o que soa provável e entrega um artigo de lei que não existe, com a mesma segurança de uma resposta correta.
Não sabe de quem é o dado
Sem separação real por instituto, o conhecimento de um cliente vaza para a resposta de outro. Em previdência, isso não é um incidente técnico: é um problema com o titular do dado.
Não deixa prova
Seis meses depois, ninguém consegue reconstituir por que aquela orientação foi dada. Sem evidência da execução, não dá para corrigir a causa, nem para sustentar a resposta diante de quem pergunta.
A Axentia foi construída na ordem inversa da moda: primeiro governança e prova, depois conversa.
O modelo escreve. Quem governa é o AKS.
Um modelo de linguagem, sozinho, não tem identidade confiável, memória, autorização nem prova. O AKS - Axentia Knowledge Server assume essas responsabilidades antes, durante e depois da inferência.
Chatbot sobre um LLM
Axentia + AKS
O modelo decide sozinho o que entra na resposta
O AKS monta o pacote de contexto antes da inferência e valida a resposta depois
Uma base de conhecimento para todos os clientes
Uma base de conteúdo por instituto, com credencial própria e connection string criptografada
Prompt escrito dentro do código
Persona, contextos e guardrails versionados, com histórico, motivo da alteração e hash
Um modelo único para qualquer pergunta
Modelo e temperatura escolhidos por intenção, canal, perfil e produto
Ferramentas abertas ao modelo
Ferramenta só executa se estiver autorizada para aquele instituto, perfil e canal
O dado da pergunta viaja para um provedor externo
Inferência em infraestrutura própria da Datacoder
Essa camada de controle em volta do modelo tem nome na engenharia de IA: harness. No nosso caso, ela é o AKS.
O que acontece entre a pergunta e a resposta
Sete etapas controladas pelo AKS a cada mensagem. Nenhuma delas é delegada ao modelo.
Identidade e instituto
Autenticação e resolução de tenant
A credencial é validada e confirmada contra o instituto informado. O AKS abre a base de conteúdo daquele cliente — e nenhuma outra.
Intenção da pergunta
Classificação
A mensagem é classificada. A intenção define o nível de risco e se aquele caso exige busca em documentos, ferramenta ou validação humana.
Conhecimento do instituto
Contextos + RAG vetorial
Persona, regras centrais e contextos do instituto entram no pacote. A busca por similaridade recupera os trechos de normas e documentos mais próximos da pergunta.
Memória da conversa
Curto e longo prazo
Os turnos recentes entram no prompt; o histórico antigo entra compactado como resumo. A conversa continua de onde parou, sem carregar ruído.
Limites e escolha do modelo
Guardrails de entrada + roteamento
Os guardrails são aplicados antes da inferência. A regra de roteamento define qual modelo e qual temperatura atendem aquele tipo de atendimento.
Ferramentas autorizadas
Tool calling mediado por MCP
Quando a resposta depende de um dado do sistema, o modelo pede a ferramenta. O AKS confere a permissão, executa via MCP e devolve o resultado ao modelo.
Validação e prova
Guardrails de saída + auditoria
A resposta é revisada antes de sair, marcada para revisão humana quando o caso pede, e a execução inteira é gravada com hashes.
O modelo não é a fonte da verdade. A fonte é o conhecimento cadastrado, as regras versionadas, as ferramentas autorizadas e a auditoria. O modelo transforma isso em uma resposta compreensível.
AKS - Axentia Knowledge Server
O núcleo que sustenta a Axentia: conhecimento versionado, busca vetorial, limites, roteamento de modelos, ferramentas sob permissão, isolamento por instituto e auditoria da execução.
Conhecimento versionado
Norma, fluxo e resposta padrão viram contexto em Markdown, com versão, autor e motivo da alteração. Ajustar o comportamento da IA é editar conteúdo, não reescrever sistema.
RAG como módulo, não como produto
A busca vetorial recupera o trecho certo do acervo do instituto e registra o score de cada trecho usado na resposta.
Guardrails centrais e do instituto
Regras que valem para toda a operação não podem ser desligadas por um cliente. Cada instituto acrescenta as suas por cima.
Roteamento de modelos
Consulta institucional, dúvida previdenciária e classificação não precisam do mesmo modelo. A regra de roteamento decide caso a caso.
Ferramentas sob permissão
Cada ferramenta é habilitada por instituto, perfil, produto e canal. O que não está autorizado não é sequer oferecido ao modelo.
Isolamento por instituto
Governança na base central, conteúdo na base do cliente. São bancos diferentes, com credenciais diferentes.
Auditoria da execução
Pergunta, contexto, trechos, ferramentas, prompt, resposta e tempos ficam registrados. A prova não é opcional.
Sala de testes antes do ar
A equipe do instituto simula perguntas reais e vê contextos, trechos, prompt final e resposta antes de qualquer publicação.
O que já funciona e o que se define no seu projeto
Separação explícita, para a conversa comercial começar do lugar certo.
Disponível hoje, em operação
- Chat governado com memória por participante e por conversa
- Busca vetorial sobre normas e documentos do instituto
- Contextos, personas e guardrails versionados, com snapshot e motivo da alteração
- Roteamento de modelo por intenção, canal, perfil e produto
- Tool calling com validação de permissão e execução via MCP
- Auditoria completa da execução, com hash do prompt e da resposta
- Painel para cadastrar, versionar, indexar e testar contexto antes de publicar
- API de chat para consumo por canal digital
- Inferência em infraestrutura própria, sem envio a provedores externos de LLM
Configurável por projeto
- Curadoria e carga do acervo normativo do instituto
- Guardrails próprios do instituto, somados aos guardrails centrais
- Ferramentas sobre o Calyps: situação cadastral, simulação, documento pendente
- Ferramentas sobre GED, LogKeeper e APIs internas do instituto
- Canais adicionais de atendimento, como WhatsApp e atendimento dentro do sistema
- Perfis distintos para participante, servidor e analista, cada um com seu escopo
- Regras de mascaramento de dados pessoais na resposta
- Modelo e temperatura calibrados por tipo de atendimento
Auditoria
“Qual contexto estava ativo quando a Axentia respondeu isso?”
Essa é a pergunta que aparece meses depois, quando alguém revisa um atendimento. Toda execução da Axentia é gravada para que ela tenha resposta.
Não guardamos só a resposta. Guardamos a execução.
Uma camada assistiva para a jornada de atendimento RPPS
A Axentia atua na organização do atendimento e da orientação inicial, com limites claros e encaminhamento humano quando necessário.
Integração
A IA conversa com os sistemas que o instituto já usa
Por Model Context Protocol, a Axentia consulta o Calyps e outras fontes autorizadas em vez de pedir que o participante repita o que o instituto já sabe. Cada ferramenta é habilitada por instituto, perfil e canal — e cada chamada fica registrada.
Usuário / Servidor
Axentia
AKS
Axentia Knowledge Server
Bases, normas e sistemas
Resposta rastreável
Governança
O dado do seu instituto continua sendo do seu instituto
A inferência acontece em infraestrutura própria da Datacoder: o conteúdo da conversa não é enviado a provedores externos de modelo de linguagem. Cada instituto tem sua própria base de conteúdo, com credencial separada, e a governança fica em outro banco.
Como a Axentia entra no seu instituto
O trabalho pesado não é ligar a IA. É transformar o conhecimento do instituto em conteúdo governado — e é isso que a Datacoder faz junto com a sua equipe.
Diagnóstico do atendimento
Quais dúvidas chegam, por quais canais, de quais perfis — e, principalmente, o que não deve ser respondido por IA no seu instituto.
Acervo vira conhecimento
Normas, portarias, fluxos e respostas padrão entram como contexto versionado na base do instituto e são indexados para busca.
Homologação com o seu time
A equipe testa perguntas reais e enxerga o caminho inteiro: contextos, trechos, prompt e resposta. O ajuste é edição de conteúdo.
No ar, com auditoria desde o primeiro dia
O canal entra em operação com registro de execução e limites definidos, e o conhecimento continua evoluindo por versão.
Uma solução assistiva, não decisória
A Axentia apoia o atendimento previdenciário, mas não substitui a equipe técnica, não decide benefícios, não concede ou indefere requerimentos e não emite parecer jurídico autônomo. Casos sensíveis, inconclusivos ou que exijam interpretação técnica devem ser encaminhados para análise humana responsável.