Ler e resumir
Documentos longos, threads e anexos viram um resumo curto e conferível, 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 pausa diante de uma pessoa quando a decisão envolve 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. Elas nunca carregam a responsabilidade de um processo real. Esta é a distância 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 grants e DataPacks, nunca raspados.
- Aprovação Ações sensíveis esperam um aprovador nomeado.
- Responsabilidade O fluxo tem dono, SLA, fallback e relatório de valor.
O que os agentes fazem
O trabalho invisível que os agentes tiram do seu time
Os agentes ganham seu lugar removendo o trabalho manual que vive entre os sistemas: ler, consolidar, cobrar e redigir. As pessoas ficam com o julgamento; o agente limpa a 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
Lembretes saem dentro da política, e 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 a independência que consegue carregar com segurança. O trabalho de baixo risco roda sozinho; qualquer coisa sensível espera uma pessoa. A linha é definida por política, não pelo 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 políticaLimpa o follow-up manual sem ninguém cobrando.
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 nomeada.
Escrever em um sistema de registro
Humano ou política explícitaUma ação sensível precisa de controle deliberado e delimitado.
O humano decide
Como 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 a história completa de segurançaAtivo por padrão
FAQ
O que os times perguntam sobre agentes
Como isso é diferente de ChatGPT ou Copilot?
Esses ajudam uma pessoa com uma tarefa. Um agente da Mogno opera dentro de um processo, com dados, permissões, aprovações e um registro, então seu trabalho é auditável e parte da operação, não 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 para ações de baixo risco. Qualquer coisa com risco de dinheiro, jurídico ou de dados pausa diante de um aprovador nomeado. Você define a linha por ação e por workspace.
Que dados um agente pode ver?
Só o que seu grant permite, por DataPacks delimitados ao fluxo. Os agentes não passeiam pelos seus sistemas; eles acessam dados definidos dentro de um tenant.
Nossas credenciais entram no modelo?
Não. As credenciais são resolvidas no servidor no momento da execução e nunca entram no contexto de raciocínio do agente nem no código da app.
Podemos usar nosso próprio provedor e modelos de IA?
Sim. Os agentes rodam sobre o control plane da plataforma, e o provedor do modelo continua sendo sua escolha, sem prender seus fluxos a ele.
Começar
Coloque um agente para trabalhar onde está o trabalho manual.
Escolha um processo afundado em leitura, cobrança e cópia, e veja um agente operar dentro dele, governado desde a primeira execução.