Os agentes trabalham dentro dos workflows
Cada agente tem um objetivo, entradas e saídas definidas e ferramentas com acesso delimitado, e age apenas dentro do processo a que pertence.
Segurança
Coloque a IA em produção sem abrir mão do controle.
A Mogno é um AI Operating System governado. Cada app, agente, workflow e integração roda sob um mesmo modelo de isolamento por tenant, permissões, aprovações humanas, credenciais criptografadas e auditoria. Assim o negócio avança rápido, enquanto a TI mantém o controle dos dados, da segurança e do que entra em produção.
Feito para a revisão de segurança: isolamento por tenant, acesso por perfil, credenciais criptografadas, código em sandbox, aprovações humanas e auditoria completa.
Governança
Um só modelo de governança para tudo o que seus times constroem
IA sem governança gera exposição real: ações sem aprovação, credenciais no lugar errado e código que ninguém revisou. A Mogno fecha essa lacuna transformando os controles em arquitetura. Apps, agentes, workflows, dados e integrações compartilham o mesmo modelo de tenant, permissões e auditoria desde o primeiro app, e nada chega à produção fora dele.
Ativo por padrão
Governança de IA
IA que age dentro do workflow, nunca fora dele
Os agentes da Mogno são participantes governados de um processo, não um chat à parte. Eles propõem, resumem, extraem, comparam e preparam, e a governança decide o que cada um pode executar sozinho.
Ações sensíveis esperam aprovação
Aprovar um pagamento, um contrato ou uma gravação no sistema de registro sempre espera uma pessoa designada, conforme a política.
Permissões e dados delimitados
Cada agente acessa apenas as tabelas, arquivos e sistemas que lhe foram concedidos, e nada além disso.
Registros de execução estruturados
Cada ação que um agente realiza é registrada com seu contexto e resultado, para revisar qualquer decisão depois.
Padrão corporativo
Feito para passar em uma revisão de segurança, não só em uma demo
As perguntas que os seus times de segurança, dados e infraestrutura fazem a qualquer fornecedor, respondidas logo de saída: como o dado é protegido, o que acontece quando algo falha, como os incidentes são tratados e como as integrações ficam sob controle.
01 Limites de dados
Proteção de dados e privacidade
- Os dados do tenant ficam em esquemas dedicados, com limites de dados acordados antes de qualquer piloto.
- Políticas de retenção e logs de auditoria com tratamento de dados pessoais mantêm essas informações sob controle durante todo o ciclo de vida.
- Credenciais nunca entram nos prompts, e a Mogno não treina modelos com os seus dados.
02 Pontos de recuperação
Continuidade do negócio e recuperação
- Sessões de agentes e workflows têm pontos de recuperação e retomam da última etapa concluída.
- O armazenamento de arquivos é versionado, e a plataforma foi feita para continuar funcionando se um nó falhar.
- Health checks noturnos monitoram os provedores de modelo, os dados e os serviços.
03 Pronto para SIEM
Resposta a incidentes e monitoramento
- Cada ação sensível emite logs estruturados e telemetria, prontos para o seu SIEM.
- Limite de requisições e bloqueio de conta contêm o uso indevido de credenciais.
- Runbooks documentados cobrem incidentes de autenticação e comprometimento de conta.
04 Só leitura no início
Segurança de integração e API
- As integrações começam só com leitura, e nada é gravado de volta sem aprovação explícita.
- As chaves de API têm escopo por workspace, são armazenadas como hash e podem ser revogadas a qualquer momento.
- Cada app e agente acessa apenas os sistemas que lhe foram concedidos.
Como a governança é configurada
A governança é configurada e revisada antes de qualquer coisa entrar em produção
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Configurar a governança
Primeiro são configurados os workspaces e ambientes, os perfis e permissões, as políticas de credenciais e dados e as integrações autorizadas.
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Revisar antes do go-live
A segurança revisa permissões, aprovações e o que cada app e agente pode acessar, e dá o aval antes de publicar.
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Entrar em produção com auditoria ativa
O workflow chega à produção com registro, aprovações e observabilidade ativos desde a primeira execução.
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Evidência e expansão
As trilhas de auditoria, os runbooks e as respostas ao seu questionário de segurança apoiam a revisão, e o mesmo modelo segue para o próximo workflow.
Perguntas frequentes
O que os times de segurança e TI perguntam
Onde nossos dados ficam e como são isolados?
Cada cliente roda no próprio tenant, com os dados relacionais em esquemas dedicados e o tenant sempre identificado pela sessão no servidor, e por isso os dados de um cliente nunca se misturam com os de outro.
Como os prompts e os dados chegam aos modelos de IA?
Pela plataforma, sob os mesmos controles de todo o resto. Os agentes veem só os dados que os seus acessos permitem, as credenciais ficam fora do contexto do modelo e toda chamada ao modelo fica rastreada, com uso e custo de tokens visíveis para a TI.
Como vocês protegem credenciais e chaves?
As credenciais são criptografadas em repouso e usadas no servidor só no momento da execução. Elas nunca entram no contexto do agente nem no código do app, e a visibilidade é limitada por workspace.
Como vocês mantêm seguros os apps e o código gerados por IA?
O código personalizado é verificado contra padrões perigosos antes de ser salvo e roda em um sandbox isolado, e os apps gerados recebem proteção contra os padrões de injeção mais comuns no momento do build.
Ficamos presos? Podemos exportar nossos apps e dados?
Sem lock-in. Seus apps e dados continuam sendo seus, e você pode exportá-los quando quiser. Você também não fica preso à identidade nem ao stack de modelos de uma única nuvem.
Vocês nos ajudam na revisão de segurança e no questionário?
Sim. Respondemos ao seu questionário de segurança e podemos compartilhar um pacote de arquitetura e runbooks durante a avaliação, junto com um piloto com limites de dados acordados e critérios de sucesso definidos.
Onde a plataforma é hospedada e como a residência de dados é tratada?
A Mogno roda sobre infraestrutura de nuvem corporativa, e os limites de dados e a residência do seu workspace são acordados antes do piloto, para que você saiba onde os seus dados ficam.
Vocês treinam modelos de IA com nossos dados?
Não. A Mogno orquestra a IA dentro dos seus workflows, não treina modelos com os seus dados.
Comece
Coloque a IA em produção com o respaldo do seu time de segurança.
Veja, em uma demonstração ao vivo, como a Mogno executa apps, agentes e workflows sob um mesmo modelo governado, com o isolamento por tenant, as aprovações e a auditoria de que o seu time de segurança precisa.