Contexto sem fronteira
Se company, agent e end user forem campos controlados pelo modelo ou pelo navegador, uma resposta pode buscar a memória errada.
Para software houses e verticais B2B2C
Agentes de IA dentro do seu SaaS. Cada cliente isolado.
Seu app dirige o agente por REST + SSE. A Catcher cuida do loop, memória, conhecimento, tools, custo e isolamento — para você entregar produto, não manter infraestrutura agêntica.
Um SaaS de gestão de clínicas já roda agentes nossos em produção, sem expor uma marca de cliente como prova social.
runtime / embedREST + SSE
01Runtime tokenO backend escolhe o agente autorizadoprt_
02Sessão do usuárioend_user_external_id sela a memóriascope
03Mensagem ou streamO loop usa Brain, tools e políticasSSE
04Resposta + evidênciarun, trace, custo, latência e tool callsdone
3 chamadastoken → sessão → mensagem
schema dedicadoum por tenant do seu produto
por end usermemória privada entre sessões
cost_usdcusto medido em cada execução
O custo do caminho curto
Uma API de modelo responde. Um produto de agente precisa sobreviver.
O trabalho difícil começa depois do primeiro chat: identidade, contexto, tools, tenants, streaming, custo, retries e inspeção. Esses são os pontos onde um protótipo vira backlog permanente.
Integração que não explica falha
Sem run_id, tool calls, tokens e latência, a equipe fica tentando reproduzir no escuro o que aconteceu em produção.
Custo sem dono
Sem metering por execução e budget, trocar de modelo ou aumentar volume transforma cada release numa aposta financeira.
Mecanismo
Seu app continua dono da experiência. O runtime coordena o turno.
O token identifica o agente; a sessão identifica a pessoa; a mensagem dispara o loop. O navegador nunca precisa conhecer uma chave de provedor.
Uma superfície HTTP, todo o sistema por baixo
O mesmo contrato abre caminho para resposta síncrona ou SSE. O agente pode buscar conhecimento, lembrar contexto privado e chamar APIs antes de responder.
Ler o contrato do runtime →POST /v1/agent-runtime/{agent_id}/sessions
X-Agent-Token: prt_••••
{ "end_user_external_id": "cliente_842" }
POST /v1/agent-runtime/{agent_id}/sessions/{session_id}/messages/stream
{ "content": "Qual foi o último pedido?" }
event: tool_call → text_delta → doneProva pública
O agente completo é o que precisa ser medido.
O Catcher Bench dirige agentes reais pela infraestrutura de produção e publica as conversas, os checks e o custo — inclusive quando um resultado vem “Com defeitos”.
592 transcripts abertos
Três agentes reais contra oito modelos, com 496 conversas julgadas, painel cego e verificação objetiva quando a tarefa permite.
Abrir o BenchObjeções honestas
O que uma software house precisa saber antes de embutir
Preciso usar um SDK proprietário?
Não. O runtime é REST e o streaming usa SSE. Qualquer backend que faça HTTP pode criar sessão e dirigir o agente.
Como a memória separa os clientes finais?
A sessão recebe end_user_external_id. O servidor combina empresa, agente e usuário final no escopo; o modelo escolhe o que buscar, nunca de quem buscar.
Existe caso rodando em produção?
Sim. Um SaaS de gestão de clínicas roda agentes nossos em produção por uma superfície compatível. Não exibimos logo ou nome como cliente formal sem contrato de case.
Seu produto, nosso runtime
Leve o agente para dentro do fluxo que seu cliente já usa
Comece self-serve ou desenhe conosco a separação de tenants, runtime e rollout para volume.