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O Artemis é a base sobre a qual tudo o mais roda. Ele foi feito para fluxos complexos, de alto volume e regulados, onde os agentes precisam se comportar igual toda vez. O Artemis cuida da infraestrutura, então os times começam na lógica de negócio e não na montagem técnica. A empresa relata um time to value 5 vezes mais rápido e zero ações não autorizadas como meta de projeto, com representação intermediária compilada, contratos de memória explícitos e eventos de rastreamento tipados para cada decisão.

O lado de experiência do cliente cobre agentes de voz e digitais, assistência ao agente e gestão de qualidade nativa de IA. Os agentes de voz fazem troca de turno natural, raciocinam sobre o contexto e agem nos seus sistemas em tempo real. A assistência ao agente entrega sugestões e ações ao vivo para os atendentes humanos durante as ligações. A gestão de qualidade pontua todas as ligações em vez dos menos de 8% que a revisão manual costuma alcançar, e expõe falhas de conformidade e tendências.

O lado do funcionário junta a busca empresarial e os agentes de IA para RH, TI e recrutamento. A busca empresarial recupera respostas permitidas e em tempo real de cada sistema conectado e mostra de onde veio cada resposta. Os agentes de RH cuidam de férias, documentos e dúvidas de folha; os de TI redefinem senhas e triam chamados; os de recrutamento buscam, filtram e agendam. A ideia é um só lugar onde o funcionário pergunta e resolve algo, sem portal nem chamado.

A busca roda sobre recuperação com IA agêntica em mais de 100 conectores prontos; combina resultados semânticos e por palavra-chave, os reordena e depois filtra só o que a pessoa pode ver. Ela consulta sistemas ao vivo diretamente por ferramentas baseadas em API e MCP, então as respostas refletem dados atuais em vez de um índice velho. As respostas ficam ancoradas no histórico de chat, nos apps conectados e no papel do usuário.

O ABL é uma linguagem tipada e guiada por esquema para definir o comportamento do agente, suas ferramentas, barreiras, orquestração e repasses de forma estruturada. As políticas vivem fora do LLM, então um agente pode raciocinar sem sair dos limites de negócio, segurança e conformidade. O Arch é o arquiteto de soluções integrado que transforma a intenção em linguagem natural em ABL, então os especialistas de negócio contribuem e os times técnicos entregam mais rápido a partir de padrões já testados.

O Autoloop é o motor de melhoria. Você define as metas que um agente precisa cumprir para estar pronto e ele o constrói, avalia, diagnostica e corrige de novo até que elas sejam atendidas, e depois segue verificando contra as mesmas metas após a implantação. O StateTrace captura o caminho completo de execução, e o ABL mapeia um passo que falhou de volta ao construto que o causou, então a correção vai direto na causa em vez de mexer no agente todo. As regras de conformidade são aplicadas no nível do motor, fora do modelo, com observabilidade de 100% sobre as sessões dos agentes.