Company Brain para pessoas e agentes de IA
O ValorBrain é a memória compartilhada que faz o trabalho continuar quando a pessoa, o agente ou o modelo muda. Decisões, regras e handoffs capturados no fluxo — e entregues ao próximo com fonte, permissão, versão e histórico.
Benchmarks internos, não peer-reviewed; cada número declara a métrica, o leitor e o run. Ver ressalvas
Documentos e vetores no Brasil · LGPD · isolamento entre clientes
Unidade de contexto
O problema
Com três ou mais agentes em operação, o contexto se fragmenta mais rápido do que qualquer wiki consegue acompanhar. O custo não aparece numa linha do orçamento: aparece em briefing repetido, resposta desatualizada e retrabalho.
Contexto fragmentado
“Isso foi decidido onde mesmo?”
Briefings repetidos
“Vou colar o documento de novo.”
Documento velho virando resposta
“Essa regra não tinha mudado?”
Permissões refeitas
“Esse agente pode ver o financeiro?”
O mesmo time, duas arquiteturas de contexto
ADR-007 só no histórico do chat
convenção de testes colada à mão
não sabe do ADR-007
briefing refeito do zero
INFRA.md de março
sem acesso às decisões do time
reexplica tudo na daily
revisa permissão ferramenta a ferramenta
Quatro visões parciais do mesmo trabalho. Nenhuma versão vigente.
Como funciona
Nada de projeto de modelagem antes de começar. O ValorBrain captura o que já acontece nas sessões dos agentes e nas ferramentas do time, guarda com fonte e versão e entrega ao próximo que precisa, com a permissão de quem pergunta.
Hooks no ciclo dos agentes registram decisões, pendências e handoffs enquanto o trabalho acontece. Documentos, transcrições e conectores completam o quadro.
Cada unidade de contexto tem tipo, fonte, responsável e validade. Quando algo muda, a versão anterior fica no histórico, e conflitos entre fontes aparecem antes de virar resposta.
Na hora da pergunta, o contexto chega ao agente por MCP, REST API ou handoff, ordenado pelo que importa para quem pergunta. A resposta cita a fonte.
“Vamos padronizar paginação por cursor nas APIs públicas. Offset fica superado.”
Decisão registrada como CTX-2026-ENG-007 · v1, com fonte em ADR-007.md e PR #412.
“Cria o endpoint de listagem de faturas.”
Endpoint criado com paginação por cursor, conforme o ADR-007.
[Fonte: CTX-2026-ENG-007 // v1]
Ninguém reexplicou o padrão. O Cursor partiu da decisão do dia anterior.
Governança
Permissões por pessoa e por fonte aplicadas na camada semântica. O agente herda o acesso de quem o usa; domínios sensíveis ficam isolados; toda leitura é rastreável. Sem contexto, a resposta diz isso, e aponta a pessoa responsável.
Simulador · mesma pergunta, acessos diferentes
Exemplo ilustrativoPergunta feita ao agente
“Qual o desconto máximo sem aprovação executiva?”
10% sem aprovação executiva. Acima disso, é preciso validação de RevOps.
[Fonte: CTX-2026-GTM-904 // v3]
▸inherit(user=marina)
→scope: gtm/pricing ✓
→CTX-2026-GTM-904 · v3 · vigente
→read-log registrado
O que ainda não está pronto aparece lá marcado como em preparação.
Prova
Se o contexto certo não chega, o agente recomeça. Recall alto é pré-condição para a continuidade; a resposta final também depende do modelo que lê o contexto.
LoCoMo
recall@10 por sessão · sorteio de 10 sessões: 42,25%
96,58%
BEAM-100K
respostas end-to-end · média (binário 80,8%)
75,5%
Configuração do benchmark: leitor GLM-5.3 Flash (Ox Alpha) com effort=max — configuração de benchmark, não é o padrão do produto (o leitor é o LLM do cliente; ~44% mais lento que o effort padrão); juiz GLM-5.2; memória pelo caminho de produção (memory_prepare); 20 conversas, 400 perguntas; N = 1 run; run 2026-08-23
Leia antes de citar
Verticais
O mecanismo é o mesmo; muda o que vale lembrar. Cada vertical traz cenário, atividades típicas e os indicadores que fazem sentido acompanhar, sem metas inventadas.
Departamento em destaque · Atendimento & Suporte
Preços
Mensalidade fixa e publicada. Nada é cobrado por resposta e não há cota de documentos.
R$ 0
1 pessoa · um projeto · sem cartão
R$ 199/mês
1 pessoa
R$ 497/mês
5 pessoas incluídas
R$ 997/mês
20 pessoas incluídas
A partir de
R$ 4.999/mês
escopo por contrato
Perguntas
Sem “com certeza!” e sem promessa milagrosa. Se a sua pergunta não está aqui, ela é um bom começo de conversa.
Wiki é estática. O ValorBrain versiona, cruza fontes, injeta o contexto no agente e mostra conflito quando duas fontes discordam. A wiki pode continuar existindo, como uma das fontes.
RAG responde a uma pergunta. O ValorBrain mantém decisão, permissão, versão e handoff entre agentes, e sabe quando uma resposta ficou velha porque a regra mudou.
Não. Ele vive nos hooks e no MCP dos agentes que o time já usa. A captura acontece durante o trabalho e a entrega, na hora da pergunta, sem reunião extra nem tela nova.
Documentos, vetores e banco de dados ficam no Brasil. A geração de resposta usa um provedor de modelo fora do país, e o backup cifrado fica em nuvem (Google Drive). Em conformidade com a LGPD. Isolamento por tenant, permissões herdadas por pessoa e fonte, auditoria de leitura e nenhuma chamada outbound a partir do engine: os conectores vivem no SaaS.
Cada regra tem versão, vigência e responsável. A versão vigente chega antes da antiga, conflitos entre fontes e documentos desatualizados são sinalizados, e mudanças relevantes passam por revisão humana antes de circular. O que prometemos é rastreabilidade: cada resposta mostra de qual versão veio.
Não. A migração acontece sem reescrever o passado: documentos, decisões e transcrições existentes entram por ingestão, e o versionamento começa dali.
Hooks automáticos fazem a captura; tipos de memória (decisões, handoffs, lições) dão estrutura; o relatório de saúde da memória e a auditoria mostram o que envelheceu. A curadoria humana entra onde faz diferença: validação e revisão.
Porque cada agente que entra sem contexto multiplica o recomeço. Com uma memória compartilhada, cada novo agente começa do contexto acumulado, e a alavancagem cresce em vez de se diluir.
Próximo passo
Leve um projeto real. Em uma conversa, mapeamos onde o contexto se perde entre as pessoas e os agentes do seu time — e por onde começar.