Auto-Reparação · Autoaprendizagem

A Plataforma Que
Se Auto-Repara.

Enquanto seus concorrentes acordam com pipelines quebrados, Swashi detecta o incidente, propõe a correção e a deixa pronta para aprovação com um clique — antes mesmo que você perceba.

15
Padrões de incidente detectados
24
Agents monitorados 24/7
90d
Janela de autoaprendizagem
0
Auto-deploys sem aprovação

O Loop de Auto-Reparação

Cinco estágios, da detecção do incidente ao patch aprovado por humanos — totalmente automatizado, exceto a aprovação final.

Estágio 1 de 5

DETECTAR

Watchdog monitora 24 Agents via batimento cardíaco contínuo em tempo real

DETECTAR
CLASSIFICAR
RECUPERAR
PROPOR
APROVAR
Inteligência de Incidentes

15 Padrões. Zero Surpresas.

Cada padrão foi extraído de incidentes reais em produção. O sistema os reconhece instantaneamente — porque já os viu antes.

ALTO
deployment-killed-batch
Atualização durante um trabalho ao vivo interrompe o trabalho em andamento
ALTO
missing-dependency
Um componente necessário falha ao carregar após uma atualização
ALTO
broken-data-write
Um Agent escreve dados no formato errado
ALTO
auth-handshake-order
Uma tarefa agendada é incorretamente bloqueada por verificações de segurança
ALTO
cold-start-timeout
Uma reinicialização lenta faz com que uma tarefa exceda seu limite de tempo
ALTO
memory-limit-exceeded
Um Agent fica sem memória no meio da tarefa, deixando dados parciais
MÉDIO
kill-switch-stub
Um botão de pausa mostra "pausado", mas a mudança não foi salva
MÉDIO
wrong-data-reference
Referência de dados desatualizada após uma atualização de estrutura
MÉDIO
schema-version-mismatch
Dados mais recentes lidos por um Agent mais antigo, campos não se alinham
MÉDIO
message-retry-failure
Uma mensagem falha repetidamente e é separada para revisão
MÉDIO
cross-origin-block
Uma solicitação é bloqueada por um cabeçalho de segurança ausente
MÉDIO
auth-token-expired
Um token de segurança expira no meio de uma tarefa longa
MÉDIO
rate-limit-cascade
Um limite de uso causa retentativas em cascata entre Agents
MÉDIO
search-index-missing
Uma busca complexa falha porque um índice ainda não estava pronto
MÉDIO
config-secret-missing
Uma configuração necessária está faltando após a expansão para uma nova região
Motor de Autoaprendizagem de Correções

Cada Correção Se Torna
Conhecimento Futuro.

Todo problema já corrigido é transformado em conhecimento pesquisável. Quando um novo incidente surge, o motor recupera as correções passadas mais relevantes — classificadas por relevância, recenticidade e confiança.

1
Filtro de Escopo de Serviço
Recupera apenas correções para o serviço afetado
2
Filtro de Versão de Arquitetura
Correções v3.x classificadas 1.0×, v2.x classificadas 0.5×, v1.x excluídas
3
Decaimento de Confiança
Correções com mais de 180 dias recebem 0.75× da pontuação, mais de 365 dias recebem 0.5×
4
Top-3 Resultados Classificados
Classificação final por pontuação composta com confiança calibrada de 0–100%
correções_conhecimento · bloco FIX-S26-3
id: "FIX-S26-3"
title: "Agent de Experimento DEGRADADO em x-comando"
patternType: "coleção-errada"
riskLevel: "MÉDIO"
date: "2026-05-29"
architectureVersion: "v3.0"
confidenceScore: 87
isRepeatedFailure: false
keywords: ["pulsos_agente", "ultimoPing", "DEGRADADO"]
Recuperado em 12ms · Pontuação: 87/100
Motor de Autoaprendizagem

Cada Resultado.
Inteligência Composta.

O sistema rastreia os resultados por 90 dias, extrai padrões vencedores para o Campaign DNA e lista padrões falhos no Anti-DNA — para que cada campanha seja mais inteligente que a anterior.

Janela de Resultados de 90 Dias

Cada lead, e-mail, ligação, reunião e evento de receita é rastreado. O sistema aprende o que realmente converte ao longo do ciclo de vendas completo.

DNA da Campanha

Abertura, oferta, contra-objeção, tom e janela de ligação vencedores são destilados de resultados medidos — não de palpites.

Anti-DNA

Padrões que falharam são igualmente preservados. O sistema aprende o que NÃO fazer, prevenindo regressões custosas.

Bandit de Pontuação Wilson

Experimentos usam intervalos de confiança da pontuação de Wilson — deslocando dinamicamente o tráfego para os vencedores, não para divisões ingênuas de 50/50.

Limite de Aprendizagem Global

Seus dados nunca treinam outros inquilinos. Apenas sinais agregados desidentificados fluem para cima — a confiança empresarial é protegida.

Nenhuma Otimização Desonesta

O sistema não pode autoeditar seus próprios frameworks, reescrever prompts de Agents ou implantar mudanças de lógica sem aprovação humana.

O Loop de Aprendizagem
Prospect
E-mail
Resposta
Ligação
Reunião
Receita
intelligence_events
Inteligência de Crescimento
DNA da Campanha
Aplicado em Todo Lugar
Governança Humana

Não é uma Caixa Preta.
Você Permanece no Controle.

Maior impacto sempre exige maior aprovação. Swashi nunca implanta, mescla ou altera nada autonomamente sem um portão humano.

Tipo de AçãoAutoridadePorquê
Geração de conteúdoAutomáticoBaixo risco, reversível
Envio de outreachAprovação opcionalLimitado por volume
Ação de vendas por vozAprovação necessáriaInteração de alta intenção
Implementar / corrigirAprovação necessáriaIrreversível em produção
Mudança de preço / ofertaAprovação necessáriaImpacta a receita

A plataforma que se auto-repara
enquanto você dorme.

Auto-Reparação e Autoaprendizagem estão incluídas em todos os planos Swashi.