A Plataforma

O sistema operacional dos seus agentes de IA.

Uma plataforma para criar, operar e mensurar agentes, do primeiro protótipo à operação em produção, com observabilidade, controle de custo e conformidade enterprise. Em código, no SDK, ou conversando, no Studio.

A plataforma inteira

Criar, operar e mensurar. No mesmo runtime.

Todo o ciclo do agente em um só lugar, do primeiro protótipo ao indicador de negócio: com governança atravessando cada etapa, não pendurada no fim.

Plataforma RunflowUm runtime para todo o ciclo do agente
CriarDo brief ao agente pronto para iterar
  • SDK TypeScript
  • Studio conversacional
  • Prompt Studio
  • Base de conhecimento (RAG)
  • Templates e biblioteca
OperarEm produção, com o passo a passo visível
  • Tracing automático
  • Debug e replay
  • Multi-LLM com fallback
  • +150 conectores e MCP
  • Staging e produção isolados
MensurarO agente medido como um colaborador
  • Dashboards de negócio
  • Eventos em tempo real
  • Custo por execução
  • Revisão de desempenho
  • Execution reviews
Governança, em todas as etapas
Aprovação humanaTrilha auditávelRBAC por timeCusto por áreaPII sanitizadaSaaS ou self-host
Operação, não experimento

O que separa operação de experimento.

Três capacidades separam quem opera IA de quem só faz piloto. A plataforma é construída em cima delas.

Governança

Guardrails, controle de acesso, human-in-the-loop e visibilidade de custo por área e usuário. O agente age dentro das suas regras.

Rastreabilidade

Cada execução, decisão e chamada de ferramenta registrada e reproduzível. Você audita o passado e debuga o presente.

Velocidade

Do protótipo à produção em semanas. SDK, Studio e templates que tiram o agente do slide e colocam para rodar.

Crie · 01

Duas formas de construir. Zero lock-in.

O time técnico constrói em código, no SDK. O time de negócio constrói conversando, no Studio, logo abaixo. O mesmo agente, o mesmo runtime.

SDK TypeScript

@runflow-ai/sdk, type-safe de ponta a ponta. Defina agentes, ferramentas, memória e RAG em código versionado no seu Git, com padrão supervisor para multiagente e workflows.

  • Tools com Zod
  • Memória + auto-resumo
  • Agentic RAG
  • Workflows fluentes
  • Supervisor multiagente
  • Multi-LLM
agent.ts· @runflow-ai/sdk
import { Agent, anthropic } from '@runflow-ai/sdk'
 
const vendas = new Agent(({
  name: 'Agente de Vendas',
  instructions: 'Qualifica leads e agenda reuniões.',
  model: anthropic('claude-sonnet-4-6'),
  memory: { maxTurns: 10 },
  tools: [hubspot, agenda],
});
Crie · Studio

Descreva a operação. O Studio monta o agente.

O ambiente no navegador para quem não escreve código. O time de negócio descreve o que o agente precisa fazer, e o Studio gera a arquitetura, conecta as integrações e abre um agente pronto para iterar. A descrição vira protótipo funcional em minutos, no mesmo runtime do SDK.

01Construção conversacional: descreva em português e itere com o Studio
02Prompt Studio: prompts versionados, com variáveis e rollback, sem deploy de código
03Base de conhecimento: seus documentos e tabelas conectados por RAG
04Teste ao vivo antes de promover para produção, com os +150 conectores
Studio· Staging
Runflow Studio

Construa com o Studio

Descreva o agente e o Studio monta a estrutura, você itera conversando.

Descreva o agente que você quer construir…
Sonnet 4.6 Enter para enviar
Triagem inicial de tickets de suporte com roteamento por categoriaResumo diário de métricas de vendas no SlackAgente de cobrança que envia WhatsApp para inadimplentes
Conversas recentesAbrir agente existente
Opere · 02

Veja cada passo. Debugue qualquer execução.

Observabilidade automática em produção, sem instrumentar nada. Cada agente e workflow gera traces detalhados, com custo por token e replay de qualquer decisão passada.

01Tracing automático: cada tool, prompt e decisão, ponta a ponta
02Custo e latência por execução, agente e modelo
03Debug & replay + execution reviews para o loop de qualidade
04Fallback multi-LLM automático quando um provedor falha
Agente de Vendas· Logs active
Threads › api (id_46776) › Execução 830f29fe
process7.2s
load140ms
classify_intent820ms
kb_pricing.search220ms
generate_responseclaude-sonnet-4-63.5s
lookup_company410ms
hubspot.create_contact1.1s
calendar.book_slot680ms
summarize_conversationclaude-haiku-4-5540ms
LLM Callsuccess3.5s · ID ate_d6e…
Input
1{
2  "model": "claude-sonnet-4-6",
3  "tools": ["lookup_company", "book_slot"]
Output
1  "usage": {
2    "input_tokens": 1308, "output_tokens": 534
3  }
Traces
11
Duração
7,2s
Tokens
3.272
Agente de Vendas· Métricas Live
DashboardFeed5 cards24h30 dias+ Card
Taxa de Resposta7,0%email_sent
Show-up Rate78,6%meeting_booked
Taxa SQL37,2%lead_qualified
Leads por Dia101 total no período ↗ 26%
Ligações por Dia70 total no período
Mensure · 03

Métricas de negócio, não só técnicas.

Emita eventos de negócio no agente e monte o painel sem BI separado: cards, séries e funis que o próprio time configura, versionados junto com o deploy. Gerencie o agente como um colaborador: meta, indicador e revisão de desempenho.

01Cards e funis de negócio versionados junto com o deploy
02Eventos em tempo real: leads, taxa SQL, show-up, custo
03Human-in-the-loop: aprovação humana onde o risco exige
Experiência de desenvolvedor

Docs, CLI e MCP.

Uma CLI para todo o ciclo, do login ao deploy, e suporte nativo a MCP nos dois sentidos. Documentação completa e exemplos reais em docs.runflow.ai.

01CLI rf: login, test local com live reload, deploy staging → produção
02MCP Server Connector: conecte MCPs externos (Linear, GitHub…) e use as tools no agente
03MCP Gateway: exponha seus conectores como um endpoint MCP para Claude, Cursor e Claude Code
Terminal· rf CLI
$ npm i -g @runflow-ai/cli
$ rf login
autenticado · workspace Runflow
 
$ rf test # web local + live reload
http://localhost:4000
 
$ rf agents deploy # staging → produção
deploy #218 promovido para produção
Ambientes · Git · RBAC

Staging e produção isolados, com Git nativo.

Cada agente vive em dois ambientes isolados. Toda mudança passa pelo fluxo Studio, commit no Git e sobe para produção, com permissão por time. Quem testa não precisa ter acesso a deploy.

01Git nativo: cada agente é um repo, com diff, autor e histórico de commits
02RBAC por time: viewer, editor, deployer, admin. Negócio edita prompt, engenharia faz deploy
03Rollback imediato: volte a qualquer commit em segundos, sem rebuild
Deploy· Staging → Production
Staging · testes12 / 12verdes
Commits acumulados14ramo staging
Release em produçãov1.42.0Pedro · Lead Eng
Deploy19/05 · 14:08auditável
Rollback para release anterior1 clique
Produto · LLM Hub

Um portal de LLMs para a empresa toda.

Acesso centralizado e governado a todos os modelos. Roteamento inteligente, fallback automático e controle de custo por área e usuário, sem cada time contratar API por conta própria.

01Multi-provedor: Claude, GPT, Gemini, Llama, Mistral em um só lugar
02Roteamento + fallback automático por custo, qualidade e disponibilidade
03Governança: guardrails, quotas, sanitização de PII e auditoria
04Custo por área e usuário: visibilidade e teto de gasto
Conhecer o LLM Hub
LLM Hub· Consumo por áreaSetembro
ComercialR$ 1,6k
SuporteR$ 980
FinanceiroR$ 620
JurídicoR$ 410
Outras áreasR$ 390
Anthropic · OpenAI · xAI · Groq · modelos própriosR$ 4,0kde R$ 6,0k no teto
Inbox· ConversasNa fila · 3
Todos 14IA 2Humano 3Escalados 3
MC
Marina CostaVi o anúncio de vocês no LinkedIn…Aurora Vendas
IA atendendo
RN
Ricardo NunesPreciso renegociar as duas últimas…Aurora Financeiro
Aguardando humano
JP
João Pedro RamosFechado. Manda a minuta…
Resolvido
Cada resposta registra o nível de confiançaAurora Vendas · 97%
Produto · Conversation Hub

Atendimento no WhatsApp oficial, IA + humano.

Agentes atendendo no WhatsApp oficial da Meta, na mesma thread do atendente. A IA resolve o que dá, e passa para o humano quando o contexto exige, sem o cliente perceber a troca.

01IA + humano na mesma caixa: fila por departamento e transbordo inteligente
02WhatsApp oficial: templates da Meta e campanhas ativas
03Supervisor orquestra especialistas (vendas, financeiro, suporte) por contexto
Conhecer o Conversation Hub
Infraestrutura

Arquitetura aberta, feita para enterprise.

Sem lock-in de modelo, sem lock-in de nuvem. A plataforma se encaixa na sua stack, não o contrário.

+150 conectores

ERPs, CRMs, APIs e canais. HubSpot, Twilio, Slack e os seus sistemas legados, com MCP e tools internas.

SaaS ou self-host

Gerenciado pela Runflow ou na sua nuvem (AWS, Azure, GCP), com as suas chaves e ambientes.

Conhecimento (RAG)

Agentic RAG, banco vetorial e memória de curto e longo prazo, conectados aos seus dados.

Segurança, controle e compliance

Segurança e governança no padrão que o seu setor exige.

Dado isolado

Isolamento por cliente, ponta a ponta. A Runflow não treina modelos com o seu dado, e você decide por onde ele passa: provedores sem retenção ou modelo próprio na sua infraestrutura.

PII sanitizada

Sanitização de dados sensíveis antes de chegar ao modelo. LGPD e réguas setoriais (SUSEP, ANS, sigilo).

Aprovação humana

Você aprova antes de o agente agir onde o risco exige. Governança por design.

Trilha auditável

Cada execução registrada e reproduzível, pronta para auditoria.

ISO 42001Gestão de sistemas de inteligência artificial. O primeiro padrão dedicado a IA.
ISO 27001Gestão de segurança da informação, a régua que o seu time de TI já conhece.
ISO 27701Gestão de privacidade, alinhada às exigências da LGPD.

Certificações em andamento.

Comece agora

Veja a plataforma na sua operação.

Traga um caso real. No diagnóstico gratuito, mostramos onde a IA gera mais valor e como seria o primeiro agente em produção.