Resolve AI
Resolve
Uma plataforma de agentes de IA que assume os plantões e a investigação de incidentes de produção para times de engenharia.
Atualizado em

A análise
O Resolve AI implanta times de agentes de IA para participar dos plantões de atendimento, investigar alertas de produção, determinar causas raiz em incidentes complexos com múltiplos serviços e executar tarefas operacionais agendadas. Clientes como DoorDash, Coinbase, Expedia e Snowflake relatam reduções de até cinco vezes no tempo médio de resolução e aumento de 75% na produtividade. Os agentes se conectam via MCP, APIs personalizadas e uma camada de integração de Skills; a plataforma aplica SAML SSO, RBAC e mascaramento de dados, com compromisso de não treinar modelos com dados dos clientes. Os preços não são publicados e exigem contato com a equipe comercial, o que limita a acessibilidade para times menores que querem avaliar custos antes de engajar.
Onde se destaca
- Agentes entram nos plantões e investigam alertas sem precisar de acionamento humano
- Colaboração multiagente para análise de causa raiz em serviços interdependentes
- SAML SSO, RBAC, mascaramento de dados e sem treinamento de modelo com dados dos clientes
Vale saber antes
- Preços não divulgados; é necessário falar com vendas antes de qualquer avaliação
- Excessivo para times com stacks simples ou baixo volume de incidentes
Pontuação do índice
73.8
Provisório. Esta pontuação é lida a partir das capacidades públicas do produto, não a partir da recriação com um único prompt pela qual os registros totalmente avaliados passaram — trate-a como uma indicação, não como um veredicto.
- Posição
- 41 de 54
- Constrói
- Ferramentas
- Categoria
- Backend e infra
- Resultado
- Agentes de IA que entram nos plantões e investigam incidentes de produção de forma autônoma
- Preço
- Somente pago
- Ideal para
- Times corporativos com plantões complexos espalhados por muitos serviços
As pontuações são nosso julgamento editorial, ponderadas em qualidade 30, velocidade 25, controle 25 e custo-benefício 20.
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