Agentes de IA especializados trabalham em paralelo, encontram a causa raiz, apresentam evidências e propõem a correção.
Como funciona
Read-only, permissão mínima, certificado. O resto acontece em paralelo.
+200 integrações nativas — Sentry, Datadog, GitHub, seus bancos. Read-only por padrão.
Logs, métricas, código, banco, infra e docs. Cada um com escopo e ferramentas próprias.
Raciocínio completo, evidências coletadas, correção proposta. Você aprova.
Dois produtos, um framework
Bug em produção ou cliente que não consegue emitir fatura — a investigação é estruturada da mesma forma.
Alertas do Datadog, Sentry ou PagerDuty viram investigações estruturadas. Causa raiz ligada ao commit exato.
L2/L3 de suporte recebem causa raiz com evidências — sem pingar engenharia para cada ticket.
Tempo do seu time
Engenheiros revisando logs e dashboards é engenheiro não construindo produto.
Do alerta ao diagnóstico com evidências — em paralelo.
Cada investigação termina com uma correção proposta, não um "talvez olhe aqui".
Chat, API, Slack e dashboard — jogue o incidente, receba a causa raiz. Mesmo cérebro, qualquer superfície.
Casos de uso
Investigação de alertas
CauseFlow classifica cada evento. Alto ou crítico abre investigação automaticamente — baixo vai para o feed de revisão humana.
Evento recebido
sentry.exception · pricing-service
Classificação de severidade
baseada em blast radius, usuários afetados, SLO
Investigação aberta · 6 agentes em paralelo
logs, metrics, code, db, infra, docs
Correção proposta
requer aprovação humana antes de executar
Notificação
Slack, email ou Teams — com o raciocínio, evidências e correção proposta. Um clique para aprovar.
🔍 INV-2847 · causa raiz identificada
Cache CDN stale — webhook de invalidação do CMS falhando em 403. Fix proposto: purge manual + rotação do secret. 94% confidence.
INV-2844 · imagens quebradas
CORS policy revertida. 14 assets servindo normal. Incidente fechado automaticamente — audit trail em /incidents/2844.
fix(payments): restore pool.release() in error branch
PR aberto com teste de regressão. Cobertura do branch de erro: 0% → 100%. Revisores designados automaticamente.
Banco de conhecimento
O CauseFlow não apenas se integra às suas ferramentas e descobre a causa raiz. Ele funciona como um banco de conhecimento sobre sua empresa e seus produtos — aprendendo com cada problema e te ajudando a tomar decisões melhores.
Paranoico por design
Somente leitura por padrão. O agente trabalha com você, tira dúvidas no meio da investigação e nunca escreve sem sua aprovação.
O agente lê dados apenas durante a investigação ativa. Depois da análise, os dados são descartados. Não armazenamos dados brutos do cliente.
Dados lidos sob demanda, analisados in-memory, descartados após a investigação.
Cada integração usa credenciais read-only com o escopo mínimo via OAuth. O agente nunca tem acesso de escrita, exceto quando explicitamente autorizado.
Escopos OAuth restritos a read-only; escrita exige aprovação humana explícita.
O agente é somente leitura. Ações de remediação exigem aprovação explícita do usuário (human-in-the-loop) antes de qualquer ação destrutiva.
Toda operação de escrita passa pelo fluxo de aprovação human-in-the-loop.
Cada cliente tem criptografia KMS individual via AWS. Dados nunca se misturam entre clientes. Chamadas de LLM contêm dados de exatamente um tenant.
Chaves KMS por tenant, tarefas ECS isoladas, contextos LLM single-tenant.
Dados de clientes nunca são usados para treinar modelos de outros clientes. Fine-tuning é exclusivo por conta, quando aplicável.
Zero compartilhamento de dados entre clientes; fine-tuning isolado por conta.
Cada investigação gera um log detalhado em S3 com Object Lock (WORM). O log fica visível para o cliente e não pode ser alterado.
S3 Object Lock (WORM); inclui fontes acessadas, dados lidos, tokens processados, resultado.
Conecte sua stack em minutos e investigue incidentes reais na sua infra. Sem contrato, sem cartão.
Datadog
PagerDuty
Sentry
AWS CloudWatch
Grafana
New Relic
Splunk
KubernetesDatadogPagerDutySentryAWS CloudWatchGrafanaNew RelicSplunkKubernetes
Slack
GitHub
Jira
Linear
Notion
HubSpot
Salesforce
GitLab
Confluence
Microsoft Teams
ServiceNowSlackGitHubJiraLinearNotionHubSpotSalesforceGitLabConfluenceMicrosoft TeamsServiceNowVazamento de memória no pool de conexões — auto-scaling disparado às 3:42 AM causou overflow de max_connections do PostgreSQL.
