// ZDZAgentsOS · Carro-chefe de IA da ZDZCloud

Agentes de IA que fazem, não só falam.

Um sistema operacional para frotas de agentes de IA que executam trabalho real em máquinas reais — dirigindo VS Code, git e shell — com uma pessoa aprovando cada ação que importa, pelo celular.

Backend .NET 10 · Semantic Kernel 26 provedores de LLM Humano-no-loop por WhatsApp
// O problema

Chatbots conversam. O trabalho precisa acontecer.

A primeira onda de IA generativa entregou assistentes que respondem, sugerem e resumem. Útil — mas para o trabalho de verdade, alguém ainda tem que abrir o editor, rodar o comando, dar o commit. A conversa não vira entrega sozinha.

// IA que só fala

Assistentes que param no texto

  • Sugere código, mas você copia, cola e ajusta na mão.
  • Vive numa aba isolada, longe das suas ferramentas reais.
  • Não toca no git, no shell nem no seu ambiente.
  • Sem trilha de aprovação: ou você confia cego, ou não usa.
// IA que faz

Agentes que executam e entregam

  • Leem Work Items, seguem os padrões da sua organização.
  • Dirigem as ferramentas já instaladas na máquina (VS Code, git, shell).
  • Escrevem código + testes, dão commit/push e abrem Pull Requests.
  • Cada ação que importa passa por aprovação humana — com auditoria.
// Como funciona

Do objetivo em linguagem natural ao PR aberto.

Três peças fazem o loop girar: um designer visual de fluxos, um agente cowork que roda na própria máquina do time e um orquestrador que transforma um objetivo em trabalho roteado para a frota.

01

Desenhe o fluxo, visualmente

Um designer de fluxos no estilo n8n: nós de início, ação, prompt, condição, paralelo, junção e loop. O mesmo contrato de fluxo vale, sem drift, entre web, desktop, mobile e tablet.

start · action · prompt · condition · parallel · join · loop
02

Um agente cowork na máquina

Um app desktop Electron vira um agente de trabalho local: dirige as ferramentas já instaladas e produz entregas de verdade. Conecta-se só de saída, sem porta aberta, com token criptografado no keystore do sistema — e roda headless em servidores.

saída-apenas · sem porta aberta · token no keystore
03

A frota se organiza sozinha

O orquestrador decompõe um objetivo em linguagem natural num grafo de tarefas e roteia cada uma para o agente e a máquina mais adequados — com estimativa de custo, orçamento, retry e reconciliação automáticos.

objetivo → grafo de tarefas → agente certo
// IA + Pessoas

Autonomia com a pessoa no comando.

O método da ZDZCloud é copiloto primeiro, autonomia testada depois. Toda ação que importa espera por um humano — sem nunca travar o fluxo. Ver a escada de confiança →

📱

Action Inbox no celular

Aprove, rejeite ou escolha um ramo do fluxo direto pelo telefone. Com auditoria e timeout, para o trabalho nunca ficar preso esperando.

💬

Entrada e retorno por WhatsApp

Uma mensagem dispara um fluxo; o resultado volta como push ou áudio no aparelho. O trabalho começa e termina de onde você estiver.

🛡️

Gastos sob controle

Gates de capacidade e orçamento antes de qualquer chamada de LLM. A frota só gasta o que foi liberado — e cada passo fica registrado.

// Capacidades

IA de verdade, no núcleo — não um slide.

Orquestração real de múltiplos agentes sobre uma base .NET 10, com liberdade total de fornecedor de IA: nuvem ou 100% local, on-premise, quando o dado exige.

🧠

Semantic Kernel + Magentic

Backend .NET 10 sobre Microsoft Semantic Kernel, incluindo o padrão multi-agente Magentic (Magentic-One) — orquestração real de uma frota de agentes.

26

Provedores de LLM

Nuvem ou 100% local/on-premise, sem lock-in de fornecedor de IA. Você escolhe onde o modelo roda — inclusive dentro da sua rede.

6

Integrações de IDE/CLI

Os agentes dirigem as ferramentas de desenvolvimento que o time já usa, em vez de exigir mais uma janela isolada.

🔌

MCP nativo

Qualquer servidor Model Context Protocol vira, na hora, uma ferramenta do agente. Conecte o que você já tem.

🔒

Segurança empresarial

Agente desktop com conexão só de saída, sem porta aberta, token criptografado no keystore, sandbox de shell/FS e escopo por organização.

🏷️

Multi-tenant e white-label

Uma base multi-tenant, pronta para você operar sob a sua marca — ou revender a plataforma como produto próprio.

// Prova · dogfooding em escala em produção

Não é teoria. Uma frota de agentes já constrói produtos nossos.

O Pet Planner, um SaaS multiplataforma da ZDZCloud (web PWA + app nativo), é construído por uma fábrica de software com agentes de IA — num pipeline spec-driven com aprovação humana entre fases. E a economia de IA é medida, não estimada.

10
agentes de IA em 7 fases, com aprovação humana entre elas
385
chamadas de LLM em um sprint de 8 histórias
3,28M
tokens de entrada no mesmo sprint
71%
de cache hit — custo de IA medido, não estimado
// Perguntas frequentes

O que costumam perguntar

Isso é mais um chatbot?
Não. Os agentes dirigem as ferramentas já instaladas na máquina — VS Code, git, shell — e produzem entregas reais: código, commits e Pull Requests. A conversa vira trabalho executado, não mais texto numa aba.
Preciso mandar meus dados para a nuvem de alguém?
Não é obrigatório. São 26 provedores de LLM suportados — você pode rodar em nuvem ou 100% local/on-premise, dentro da sua própria rede. Sem lock-in de fornecedor de IA, e com a opção de manter o dado onde ele precisa ficar.
Como funciona a aprovação humana?
Toda ação que importa cai numa Action Inbox: você aprova, rejeita ou escolhe um ramo do fluxo pelo celular — inclusive por WhatsApp. Há auditoria de cada decisão e timeout, para o fluxo nunca ficar travado esperando.
O agente na minha máquina é seguro?
Ele foi desenhado no modelo de agente empresarial: conexão só de saída, sem porta aberta, token criptografado no keystore do sistema operacional, sandbox de shell e de arquivos, e escopo por organização. Também roda em modo headless em servidores.
Vocês usam isso de verdade ou só vendem?
Usamos. O Pet Planner, um produto multiplataforma da ZDZCloud, é construído por uma frota de agentes de IA num pipeline de 10 agentes e 7 fases com aprovação humana — e medimos o custo de IA em tokens por história. É dogfooding em escala industrial.
// Vamos conversar

Veja um objetivo virar Pull Request.

Agende uma demonstração e um diagnóstico do seu fluxo de trabalho. Mostramos, ao vivo, a frota de agentes executando — com você aprovando cada passo pelo celular.