Ler e resumir
Documentos longos, trocas de e-mail e anexos viram um resumo curto e fácil de conferir, para decidir mais rápido.
Agentes de IA
IA que trabalha dentro do processo, não ao lado
Um agente da Mogno não é uma janela de chat. É um participante governado do fluxo, com objetivo, dados delimitados, permissões e um registro. Ele lê, compara, faz follow-up e espera a decisão de uma pessoa quando há risco.
Cada agente roda dentro de um fluxo que sua TI pode ver, delimitar e auditar.
Por que é diferente
Você já viu demos de IA. Esta roda em produção.
Ferramentas soltas e copilotos ajudam uma pessoa em uma tarefa, mas nunca respondem por um processo real. Essa é a diferença entre um prompt e um agente que opera.
Um prompt solto
Um agente da Mogno
- Um prompt digitado em um chat.
- Uma resposta sem trilha.
- Dados copiados e colados na mão.
- Sem política de aprovação.
- Sem responsabilidade operacional.
- Definição Um agente com objetivo, entradas, saídas, permissões e um registro.
- Registro Uma execução estruturada com autor, horário, contexto e resultado.
- Dados Dados acessados por permissões e DataPacks, nunca extraídos por fora.
- Aprovação Ações sensíveis esperam um aprovador designado.
- Responsabilidade O fluxo tem dono, SLA, contingência e relatório de valor.
O que os agentes fazem
O trabalho invisível que os agentes tiram do seu time
Os agentes mostram valor tirando do time o trabalho manual que fica entre os sistemas: ler, consolidar, cobrar e redigir. As pessoas ficam com o julgamento; o agente cuida da repetição.
Transformar documentos em dados
Os campos são extraídos dos arquivos para o DataPack, com validação nos que importam.
Comparar e apontar
Propostas, versões e registros são cruzados, e inconsistências aparecem antes de virar retrabalho.
Fazer follow-up e redigir
Os lembretes saem conforme a política, e os primeiros rascunhos de respostas ou pareceres ficam prontos para uma pessoa revisar.
Autonomia governada
Você decide até onde o agente vai
Autonomia não é tudo ou nada. Cada ação recebe o grau de autonomia que comporta com segurança. O trabalho de baixo risco roda sozinho; tudo o que é sensível espera uma pessoa. Quem define o limite é a política, não o modelo.
O agente age
Resumir um documento
AutomáticoReduz o tempo de leitura e ajuda o usuário a decidir mais cedo.
Extrair campos
Automático, validadoTransforma um documento em dado operacional, com conferência nos campos críticos.
Apontar uma inconsistência
Automático, sem decisão finalEncontra o risco cedo, antes de virar retrabalho. Uma pessoa ainda decide.
Enviar um lembrete
Automático, dentro da políticaAcaba com o follow-up manual, sem ninguém precisar cobrar.
Preparar um parecer
Rascunho para revisãoAcelera a análise sem terceirizar o julgamento.
Aprovar uma compra, um pagamento ou um contrato
Sempre humanoA governança mantém a responsabilidade e a auditoria com uma pessoa designada.
Gravar no sistema de registro
Humano ou política explícitaUma ação sensível precisa de controle deliberado e delimitado.
A pessoa decide
Como ele se mantém seguro
Cada agente roda sob os mesmos controles
Um agente é tão seguro quanto a plataforma ao redor dele. Na Mogno, os agentes compartilham um mesmo modelo de governança com apps, fluxos e dados, para que nenhum rode fora dele.
Ver todos os detalhes de segurançaAtivo por padrão
Perguntas frequentes
O que os times perguntam sobre agentes
Qual a diferença para o ChatGPT ou o Copilot?
Eles ajudam uma pessoa em uma tarefa. Um agente da Mogno opera dentro de um processo, com dados, permissões, aprovações e um registro. Por isso o trabalho dele é auditável e faz parte da operação, não é uma conversa à parte.
IA erra. Como vocês controlam isso?
É justamente por isso que os agentes não decidem ações sensíveis sozinhos. Eles resumem, classificam, comparam e preparam; uma pessoa aprova onde há risco, e cada passo fica registrado.
Um agente pode agir de forma totalmente autônoma?
Só onde a política permite, e só em ações de baixo risco. Tudo o que envolve risco financeiro, jurídico ou de dados para e espera um aprovador designado. Você define o limite por ação e por workspace.
Que dados um agente pode ver?
Só o que foi liberado para ele, por meio de DataPacks restritos ao fluxo. Os agentes não circulam livremente pelos seus sistemas; acessam dados definidos dentro de um tenant.
Nossas credenciais entram no modelo?
Não. As credenciais são usadas no servidor, no momento da execução, e nunca entram no contexto de raciocínio do agente nem no código do app.
Os agentes ficam presos a um único modelo de IA?
Não. Os agentes rodam sobre a camada de controle da plataforma, que trabalha com modelos de mais de um provedor de IA. Cada agente usa o modelo que faz sentido para a sua tarefa, e os seus fluxos não dependem de um único fornecedor.
Começar
Coloque um agente para trabalhar onde está o trabalho manual.
Escolha um processo atolado em leitura, cobrança e cópia, e veja um agente operar dentro dele, governado desde a primeira execução.