Lamatic.ai organiza-se em torno de um ciclo de construir, publicar e otimizar. Na fase de construção, um editor visual de fluxos permite montar workflows agênticos a partir de modelos prontos ou de raiz, ligando modelos, aplicações e fontes de dados de um catálogo com mais de 100 integrações. Um banco de dados vetorial gerido e nós RAG facilitam que os agentes se baseiem na sua documentação, conteúdo do Google Drive, buckets S3 ou páginas web, mantendo respostas precisas e recuperáveis.
Na fase de publicação, a Lamatic executa os fluxos em infraestrutura edge sem servidor. A empresa afirma reduzir a latência para cerca de metade, escalar automaticamente para milhões de utilizadores e não exigir infraestrutura para operar. As integrações são tratadas como passos de um clique em vez de projetos de engenharia de meses, e a plataforma disponibiliza um SDK para JavaScript, Next.js, Python e curl, além de endpoints GraphQL e webhooks.
A fase de otimização inclui rastreamento em tempo real, registos, painéis de desempenho e insights preditivos para detetar regressões antes dos clientes e iterar em prompts e recuperação sem grande esforço de engenharia. Os pontos de partida comuns são chatbots RAG, pesquisa semântica, bots de Slack e pipelines de indexação de documentos. O preço é por orçamento, com um registo gratuito para começar a construir.
