01
Dados
Os drivers do OS: conectores, eventos e ingestão. ERP, WMS, CRM, commerce, EDI e sensores entram na mesma malha — nenhum é substituído.
// Adaptive Layer™
The AI operating system for the enterprise.
O sistema operacional de IA da sua empresa.
Adaptive Layer™ integra agentes, fluxos e os sistemas que a empresa já usa sob uma governança comum — agnóstico de modelo, rodando na sua nuvem. Do relatório ao código: o modelo trabalha com o contexto inteiro.
adaptive-layer — boot
$ adaptive-layer boot
✓ conectores montados — erp · wms · crm
✓ knowledge graph carregado
✓ embeddings amarrados à identidade
✓ agentes prontos · governança ativa
// Vídeo
Como funciona.
A IA não conhece a sua operação. A Adaptive Layer™ é o sistema operacional que junta o que a empresa já sabe e entrega para agentes — com permissão, na sua nuvem.
1 min 30s
// Plataforma
Um sistema operacional. Dados, contexto e ação.
Assim como a nuvem virou a base da empresa moderna, o sistema operacional de IA é a próxima base — uma categoria que o mercado global acaba de validar. A Adaptive Layer™ é esse OS: o que a operação já produz vira contrato único para APIs, automações e qualquer agente.
02
Contexto
A memória do sistema: verdade canônica + knowledge graph. Pedido, lote, cliente e evento atravessam a jornada uma vez.
03
Ação
Os aplicativos do OS: agentes com dono de área, APIs e quick wins — gerando relatório, código e forecast. O modelo consulta a Layer — não uma planilha paralela.
$ o kernel da operação — dados, contexto e ação num só contrato
adaptive layer™ os
// Arquitetura
O sistema operacional, em uma vista.
Fontes entram. O OS organiza dados, contexto e ação — com governança no mesmo desenho. O contrato sai para agentes, APIs e qualquer modelo.
Fontes
ERP
pedido · NF · crédito
WMS
lote · estoque
CRM / CX
cliente · ticket
Commerce
carrinho · canal
EDI / portal
B2B
Docs
política · contrato
Lake
se já existir
conectores · eventos · ingestão
Adaptive Layer™
sistema operacional de IA · agnóstico de modelo
01
Dados
ConectoresEventosFilasCDC
02
Contexto
Verdade canônicaKnowledge graphVetor*Memória
03
Ação
APIs / SDKSkillsAgentesMCP
* Vetor só depois da identidade — e só no texto sem schema.
contrato único · API · MCP · skills
O que a empresa destrava
Squad de agentes
dono de área · tools do processo
APIs & quick wins
automação · regras · portal
Qualquer modelo
Claude · Copilot · MCP
Runtime na nuvem do cliente ou no edge brasileiro.
// Passo a passo
Como tudo acontece — do pedido à resposta.
Um exemplo só: o pedido #4821 nasce no ERP. Acompanhe o que a Adaptive Layer™ faz, sem jargão.
- 01
A empresa já tem sistemas
ERP, estoque, CRM, portal, e-mails, PDFs de política. Cada um fala a sua língua. Ninguém apaga isso.
Pedido #4821. O comercial abre o pedido no ERP. O WMS ainda não sabe. A política de prazo está num PDF.
- 02
Algo acontece na operação
Um pedido nasce, um crédito é aprovado, um lote sai, um contrato é anexado. Isso é um evento — um fato do mundo real.
Pedido #4821. #4821: 40 caixas, cliente X, entrega sexta. Alguém anexa a política de SLA.
- 03
A Layer escuta
Conectores pegam o evento no sistema de origem. Ninguém redigita. Nada vai para uma planilha paralela.
Pedido #4821. O conector do ERP manda: “pedido criado”. O PDF entra como documento do mesmo cliente.
- 04
O fato ganha um nome único
Pedido, lote e cliente viram identidade — um nó no knowledge graph da operação. A partir daqui, todo mundo aponta para a mesma coisa — não para três códigos diferentes.
Pedido #4821. #4821, lote L-19 e cliente X passam a ser um só registro na Layer.
- 05
Número fica número. Texto vai para busca.
Status, saldo, nota, prazo — isso já tem forma. Fica registro. Política, contrato, e-mail — isso é texto. Só o texto segue em frente.
Pedido #4821. “40 caixas, sexta” fica no registro. A política de SLA é texto: ainda não virou vetor.
- 06
Agora sim: vetorização
Vetor é um jeito de achar texto pelo significado, não pela palavra exata. Só acontece depois da identidade — e o pedaço de texto fica amarrado ao pedido ou ao cliente. É isso que habilita o RAG sobre a mesma identidade.
Pedido #4821. A política é fatiada, vira vetor e aponta para o cliente X. #4821 continua número.
- 07
Alguém pergunta — pessoa ou agente
O time no portal, um agente de área ou o Copilot. Todos batem na mesma porta. A Layer olha permissão antes de responder.
Pedido #4821. “Por que o #4821 pode atrasar?” O agente tem dono no comercial.
- 08
A Layer responde os dois lados
Devolve o fato do grafo (prazo, estoque, status) e o trecho da política que vale para aquele cliente — é o GraphRAG na prática. Tudo logado. O modelo não inventa o pedido.
Pedido #4821. Resposta: sexta no registro + cláusula de SLA do cliente X. Audit gravou quem viu.
// Capacidades
Tudo na mesma infraestrutura.
Integração & eventos
Conectores, filas e webhooks. Cada sistema continua no seu lugar. A Layer é o tecido entre eles.
Knowledge graph
Pedido → cliente → política: entidades e relações do processo. Responde “como X se relaciona com Y” — o dado entra uma vez e serve a jornada inteira.
RAG sobre a mesma identidade
Documentos, políticas e memória da operação, indexados sobre a verdade canônica. Responde “o que os documentos dizem sobre X”.
Agentes & skills
Squad por área, prompt de domínio e ferramentas executáveis. Cada agente tem dono e trilha auditável.
MCP · agnóstico de modelo
A Layer se expõe a Claude, ChatGPT, Copilot ou o próximo cliente. Troque o modelo sem reconstruir a infraestrutura. O contexto fica.
Governança
LGPD, ACLs, residência e audit. Dado na conta do cliente. Runtime na nuvem dele ou no edge brasileiro.
// Como trabalha
Do evento à ação — e quando o vetor entra.
A Adaptive Layer™ não começa no embedding. Primeiro o fato vira identidade. A vetorização acontece depois, só no que precisa de busca semântica — e sempre amarrada ao pedido, lote ou cliente.
ERPWMSCRM / CXCommerceEDI / portalSensoresDocs
Fluxo ao vivo
Pedido #4821fatoFato
Pedido, saldo, NF, OTD. Fica registro. Não vira vetor.
Conhecimento
Política, contrato, manual. Agora sim: chunk → embed → chave.
ERP, WMS, CRM e documentos emitem o que a operação já produz.
// Vetorização
Quando o embedding acontece.
Vetor não é o primeiro passo. É o passo que o conhecimento pede — depois que a identidade já existe e a governança já cortou o que não pode sair. É isso que torna o GraphRAG possível: o vetor aponta para o nó do grafo — pedido, lote, cliente — e não para um trecho solto.
Depois da identidade
O embedding aponta para pedido, lote ou cliente. Sem isso, o vetor é um trecho solto.
Em texto sem schema
Políticas, contratos, manuais, atas, e-mails. O que o ERP não modela — e o agente precisa recuperar.
Quando o documento muda
Reindex incremental. Não é dump único do lake. O que mudou, re-embeda. O que não mudou, fica.
Depois da governança
ACL, residência e mascaramento já aplicados. Não se vetoriza o que não se pode devolver.
Continua registro — não vira vetor
Status do pedido
Evento + registro.
Saldo, NF, OTD
Número tem schema.
Crédito aprovado
Decisão auditável.
// RAG × Graph
A pergunta certa não é “qual tecnologia usar”.
É qual arquitetura representa o conhecimento e o raciocínio que o negócio precisa. RAG encontra o que os documentos dizem. O knowledge graph entende como as coisas se relacionam. A Layer combina os dois — e a escolha começa pelo problema, não pelo modelo de IA.
rag
> “O que os documentos dizem sobre X?”
RAG
Busca semântica em políticas, contratos, manuais e FAQs. O conhecimento está no conteúdo.
graph
> “Como X se relaciona com Y?”
Knowledge Graph
Entidades e relações: cliente → pedido → política → fornecedor. Raciocínio multi-hop, com rastreabilidade.
graphrag
> “Como X se relaciona com Y — e o que os documentos dizem dessa relação?”
GraphRAG — o caminho da Layer
O grafo entrega a relação; o retrieval entrega o texto; o LLM conecta os dois. Resposta contextualizada, explicável e fundamentada.
É a diferença entre um POC que impressiona e uma solução que opera em produção — com escala, governança e rastreabilidade.
// Output
Um LLM plugado na empresa inteira. Veja o que sai do outro lado.
Modelo genérico responde genérico. Plugado no contexto inteiro da operação — grafo, documentos, histórico — ele vira força de trabalho: qualquer output nasce pronto, com fonte e permissão. Não é rascunho para revisar. É trabalho entregue.
$ layer report
Relatórios executivos
OTD da semana, ruptura por canal, aging de pedidos. Cada número com fonte: o registro, não a planilha de alguém.
$ layer code
Código
Integrações, automações e scripts escritos sobre as APIs da Layer — o modelo conhece o schema real, não um exemplo genérico.
$ layer stories
User stories
Backlog escrito a partir do processo real: o atraso do #4821 vira story com critério de aceite — não suposição de reunião.
$ layer forecast
Forecasting
Demanda, caixa e capacidade projetados sobre o histórico do grafo — a série já existe, amarrada à identidade.
$ layer answer
Respostas com fonte
GraphRAG em ação: o fato do registro + a cláusula do documento. Explicável, rastreável, logado no audit.
$ layer draft
Documentos & apresentações
Propostas, atas e resumos executivos com a verdade da operação — números do registro, não de memória.
Um sistema operacional totalmente AI — qualquer output, mesmo contexto, mesma governança.
// Governança
Os dados ficam na sua nuvem.
A Adaptive Layer™ roda na infraestrutura do cliente — AWS, Azure, GCP ou edge no Brasil.
BYOC
A plataforma entra na conta do cliente. Sem extrair o dado para um SaaS de terceiros.
Permissões herdadas
Cada consulta respeita as ACLs do sistema-fonte.
Audit trail
Cada acesso fica logado. Agente, pessoa e sistema na mesma trilha.
LGPD-first
Residência, anonimização e DPA no desenho — não como anexo.
dado na conta do cliente · acl · audit · lgpd
// No campo
Onde a Layer já opera.
Café Orfeu
Order-to-delivery, Protheus, WMS, portal. Adaptive Layer no Executive Review.
Banana Brasil
Assessment, NDA e LGPD. Dado que não pode ir para API pública.
Adaptive Enterprise™
Assessment, comitê, quick wins e Layer — o método que abre a implantação.
// Comece agora
Dois jeitos de entrar no OS.
para devs e fornecedores
Construa sobre o OS.
SDK tipado, API REST e MCP — a mesma porta, com ACL e audit. Credencial de sandbox no mesmo dia.
$ npm install @adaptive-layer/sdk
await layer.query('Por que o #4821 pode atrasar?')
para CEOs
Quanto vale na sua empresa?
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roi ano 1
4,4 meses
payback
exemplo: 60 pessoas · premissas conservadoras
$ próximo passo
Quer o sistema operacional de IA na sua operação?
Começamos com um assessment curto e um piloto sobre a Layer — o mesmo caminho que abriu o plano do Café Orfeu.