Fase 1 — Investigação Assistida + Remediação
Recebe o problema
Via interface web ou API. Descreva o problema em linguagem natural — 'a página de checkout está retornando erros 500' ou 'um cliente diz que seus dados foram deletados' — e o agente inicia a investigação imediatamente. Tanto alertas de infraestrutura quanto problemas reportados por clientes.
Múltiplos agentes especializados investigam em paralelo
Analista de Logs — lê logs de erro, encontra padrões e exceções. Analista de Métricas — analisa CPU, memória, latência, taxa de erros. Inspetor de Infraestrutura — verifica estado de serviços e containers, reinicializações recentes. Detector de Mudanças — encontra deploys recentes, alterações de configuração, pushes de código. Analisador de Código — lê código relevante via repositório conectado. Analista de Banco de Dados — consulta estado e performance do banco. Cada agente recebe credenciais temporárias e somente leitura, com escopo exato para sua fonte de dados — válidas por 15 minutos. Se uma integração não estiver conectada, aquele agente simplesmente fica de fora.
Analisa e correlaciona entre todas as fontes
Cruza os achados de todos os agentes ativos. Gera hipóteses, testa cada uma contra as evidências disponíveis, e atribui um score de confiança (0-100%) refletindo quantas fontes independentes corroboram o achado. Alta confiança: múltiplos sinais concordam. Menor confiança: sinais contraditórios — o CauseFlow sinaliza a incerteza.
Entrega relatório completo
Causa raiz provável + score de confiança + timeline cronológica de eventos + recomendações específicas de correção + resumo de impacto no cliente (quando aplicável). Toda a investigação leva ~3 minutos.
Semi-Autonomous Remediation
O CauseFlow propõe a correção exata: "Reverter config max_connections de 50 para 200. Isso reiniciará 3 tarefas do serviço." Você vê a mudança proposta, os serviços afetados e o impacto estimado. Toque em Aprovar — e a correção é executada. Nada roda sem sua aprovação explícita. Timeout: se nenhuma decisão em 30 minutos, a ação é automaticamente cancelada.
Fase 2 — Knowledge Base Inteligente
Cada Investigação Torna o CauseFlow Mais Inteligente
Após cada investigação, o CauseFlow extrai o padrão — causa raiz, correção, confiança — e adiciona à Knowledge Base. O status evolui: Aprendendo → Estável → Candidato a Runbook.
Primeira ocorrência
~30 min no total
Investigação completa por múltiplos agentes. Causa raiz identificada. Correção executada. Padrão adicionado à Knowledge Base.
Segunda ocorrência
Menos de 2 minutos
Padrão identificado imediatamente. Mesma correção proposta. Humano aprova. Nenhuma investigação completa necessária.
Entrada na Knowledge Base
Esgotamento do pool de conexões — serviço de checkout
Template de correção: Reverter max_connections para o baseline + regra de alerta adicionada
Após múltiplas recorrências, o CauseFlow sinaliza o padrão como Candidato a Runbook — seu time de suporte L1 pode resolver diretamente, sem envolver engenheiros.
Fase 3 — Remediação Autônoma
De Reativo a Preventivo
Usando dados acumulados de investigações e padrões de produção, o CauseFlow identificará proativamente condições com probabilidade de causar incidentes antes que impactem os clientes — movendo sua equipe de combate reativo a incêndios para prevenção preditiva. Combinado com remediação autônoma (reverter deploy, ajustes de configuração, auto-scaling), sempre com human-in-the-loop para ações destrutivas. O objetivo: prevenir incidentes antes que seus clientes percebam.
Deploy Revert
Automatic rollback with configurable approval gates
Config Adjustment
Automatic configuration fixes with safety guardrails
Automatic Scaling
Intelligent resource scaling based on investigation findings
L1 Ticket Resolution
Autonomous resolution of common support tickets
Veja exatamente o que o agente fez
Transparência total. Cada ação do agente é registrada em um log imutável visível para você.
Arquitetura Técnica
Connectivity Layer
Camada de conectividade: MCP servers (10.000+ disponíveis no ecossistema, amplamente adotado na indústria)
Proprietary Core
Core proprietário: Motor de planejamento, geração de hipóteses, aprendizado e Knowledge Base
LLM Gateway
LLM Gateway: Usa modelos leves para leitura de logs e extração de dados. Reserva modelos de maior capacidade para síntese final e raciocínio sobre causa raiz. Isso mantém as investigações rápidas sem sacrificar precisão nas decisões que importam.
Security Layer
Segurança: AWS Bedrock (ISO/IEC 42001), KMS por tenant, motor de detecção de PII