Todos os dados ficam na infraestrutura cloud do próprio cliente (AWS, GCP ou Azure). A plataforma é deployada como BYOC — Bring Your Own Cloud. Nenhum dado trafega para fora do ambiente corporativo.
Por que a Strattum existe
Agentes de IA falham em produção por causa do contexto que recebem: fragmentado, desatualizado e não estruturado. O modelo raramente é o gargalo. Os dados de uma empresa média vivem em sistemas que não se comunicam, e montar o contexto de cada decisão vira trabalho manual. Com a plataforma no lugar:- O agente conhece a entidade antes de decidir, sem precisar reconstruir o histórico a cada interação.
- O time de dados controla a camada de contexto, que é o que ele pode de fato controlar.
- Cada decisão do agente é rastreável até o contexto exato que a embasou.
As três camadas
A plataforma se organiza em três camadas que se constroem uma sobre a outra. Cada uma tem uma responsabilidade distinta.Data Engineering
Traz os dados para dentro da infraestrutura do cliente e os organiza. Ingestão incremental via conectores (Data Pipelines) e um data lake governado on-premise (Data Catalog). Sem dados confiáveis aqui, não existe contexto depois.AI Engineering
Transforma dados em contexto estruturado para os agentes. O Memory consolida tudo que se sabe sobre uma entidade em um grafo. O Knowledge indexa a documentação da empresa para busca semântica. O MCP Server expõe esse contexto para qualquer agente externo via Model Context Protocol.Operations Engineering
Garante que o contexto entregue é confiável. O Evals mede a qualidade do contexto entregue ao agente — completude, precisão e relevância. O Observability monitora essa qualidade em produção e registra o audit trail de cada decisão.Os produtos
Cada camada reúne um conjunto de módulos. Adote apenas os que o seu caso de uso exige.
O Memory costuma ser o ponto de entrada mais natural. A dor de não ter visão unificada do cliente é imediata, e o valor aparece assim que o primeiro conector e a ontologia estão configurados.
O modelo BYOC
A Strattum roda na sua própria cloud. Você provisiona a infraestrutura (AWS, GCP ou Azure), e a plataforma é instalada ali — object storage, bancos e serviços vivem no seu ambiente. Isso é determinante para fintechs, healthtechs e cooperativas de crédito com exigência regulatória de localização de dados (LGPD, Bacen). Os dados nunca saem do perímetro do cliente, o que elimina vendor lock-in e dados em terceiros. Para o starter, o mínimo é uma VM com Docker Compose (4 vCPU, 16 GB RAM) [verificar]. Object storage do cliente (S3, GCS ou Azure Blob) guarda o data lake; DuckDB roda embutido como query engine, sem clusters gerenciados.Próximos passos
Conceitos-chave
Entenda os termos centrais: contexto, entidade, grafo, ontologia, Medallion e GraphRAG.
Memory
Consolide tudo que se sabe sobre uma entidade em um grafo de contexto.
Knowledge
Indexe a documentação da empresa para consulta semântica pelos agentes.
Configuração pós-instalação
Conecte suas fontes, defina a ontologia e ative o pipeline de contexto.