O case study que mostra o futuro dos agentes de IA corporativos
A Stripe acaba de revelar os detalhes técnicos de como construiu o Kai, sua plataforma de conhecimento com IA que atende todos os funcionários da empresa — e o mais impressionante: o MVP foi construído em apenas uma semana por um único engenheiro.
O segredo? A equipe usou o Deep Agents, o framework open-source da LangChain, como alicerce para toda a orquestração dos agentes. Em vez de construir um harness de agente do zero — o que levaria meses —, eles herdaram tool-calling loop, composição de middleware, streaming e gerenciamento de estado prontos para produção.
Arquitetura em quatro camadas
A plataforma Kai foi estruturada em camadas bem definidas:
- Deep Agents Foundation: a camada base que gerencia toda a interação com LLMs — requisições, execução de agentes e composição de middleware.
- Stripe Integration: a camada intermediária que integra o Kai à postura de segurança, infraestrutura e serviços internos da Stripe.
- Custom Agents: sobre o harness, times configuram seus próprios agentes Kai com conjuntos de skills, comportamentos e personas diferentes, sem tocar no harness subjacente.
- Experience: a interface de produto que conecta tudo — um assistente sempre ativo, baseado em sessões de chat que produz artefatos, relatórios e dashboards.
Middleware que fez a diferença
Anupam Upadhyay, Staff Software Engineer da Stripe, construiu a versão inicial do Kai em uma semana. Os middlewares do Deep Agents que destravaram essa velocidade foram:
- Sistema de arquivos virtual (S3): agentes podem ler, escrever e referenciar arquivos como contexto entre turnos. Um padrão “sync in / sync out” materializa arquivos relevantes no sandbox antes da execução e sincroniza de volta depois.
- Execução em sandbox: toda execução de código roda em ambiente isolado, garantindo segurança mesmo com acesso a dados internos sensíveis.
- Gerenciamento de contexto: em sessões longas e multi-turno, o sistema usa sumarização automática para manter o contexto dentro dos limites do modelo, equilibrando qualidade e custo.
Skills: o sistema nervoso do Kai
O Kai usa um sistema de Agent Skills — módulos que encapsulam conhecimento de domínio e ferramentas. Hoje são mais de 1.000 skills contribuídas por mais de 100 times diferentes dentro da Stripe. Um vendedor não precisa explicar o que é um contrato ou como funciona o CRM interno — o Kai já sabe.
Adoção explosiva
O Kai entrou em open preview e atingiu a meta trimestral de adoção em uma semana. Em aproximadamente quatro semanas, cresceu 16 vezes — de 296 para mais de 5.000 usuários ativos. Os maiores adotantes foram exatamente o público-alvo: vendedores, analistas financeiros e pessoas de operações que nunca tinham encontrado uma ferramenta de IA que se encaixasse em como realmente trabalham.
O caso da Stripe é paradigmático: mostra que 2026 é o ano em que agentes de IA corporativos deixaram de ser experimentos de laboratório e se tornaram produto. E que a decisão de construir sobre um framework open-source — em vez de reinventar a roda — pode ser o que separa um projeto de meses de um MVP de uma semana.
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