Os agentes trabalham dentro dos workflows
Cada agente tem um objetivo, entradas e saídas definidas e ferramentas com escopo, e age apenas dentro do processo a que pertence.
Segurança
Coloque a IA em produção sem abrir mão do controle.
A Mogno é uma plataforma operacional de IA governada. 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 papel, segredos criptografados, código em sandbox, aprovações humanas, auditoria completa e suas próprias chaves de modelo.
Governança
Um mesmo modelo de governança sob 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, então 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 escrita em um sistema de registro sempre pausa para um humano nomeado, por política.
Permissões e dados com escopo
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.
Prontidão enterprise
Feito para passar em uma revisão de segurança, não só em uma demo
As perguntas que seus times de segurança, dados e infraestrutura fazem a qualquer fornecedor, respondidas de saída: como o dado é protegido, o que acontece quando algo falha, como incidentes são tratados e como as integrações ficam contidas.
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 PII mantêm o dado pessoal controlado ao longo do ciclo de vida.
- Use suas próprias chaves de modelo, para que prompts e dados cheguem apenas aos provedores que você aprovar.
02 Com checkpoints
Continuidade do negócio e recuperação
- Sessões de agentes e workflows se recuperam a partir de checkpoints, retomando do último passo concluído.
- O armazenamento de arquivos é versionado, e a plataforma foi feita para sobreviver à falha de um nó.
- Health checks noturnos vigiam os provedores de modelo, os dados e os serviços.
03 SIEM-ready
Resposta a incidentes e monitoramento
- Cada ação sensível emite logs estruturados e telemetria, prontos para o seu SIEM.
- Rate limiting e bloqueio de conta contêm o abuso de credenciais.
- Runbooks documentados cobrem incidentes de autenticação e comprometimento de conta.
04 Read-first
Segurança de integração e API
- As integrações começam read-first, então nada é escrito de volta sem aprovação explícita.
- As chaves de API têm escopo por workspace, ficam hasheadas em repouso e são revogáveis 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 papéis 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 obtido da sessão do servidor, então os dados de um cliente nunca cruzam para os de outro.
Podemos usar nosso próprio provedor de IA e chaves de modelo?
Sim. Você pode usar suas próprias chaves de modelo, então os prompts e os dados vão para o provedor que você aprovar, na sua própria conta.
Como vocês tratam credenciais e segredos?
As credenciais são criptografadas em repouso e resolvidas no servidor 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 são bloqueados frente a padrões de injeção comuns no momento do build.
Ficamos presos? Podemos exportar nossos apps e dados?
Sem lock-in. Seus apps e dados continuam seus para exportar, e você não fica preso à identidade nem ao stack de modelos de uma única nuvem.
Vocês apoiam nossa revisão de segurança e o questionário?
Sim. Apoiamos 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 enterprise, e os limites de dados e a residência do seu workspace são acordados antes do piloto, para que você saiba onde seu dado fica.
Vocês treinam modelos de IA com nossos dados?
Não. A Mogno orquestra a IA dentro dos seus workflows, não treina modelos com seus dados. Com suas próprias chaves de modelo, o tratamento de prompts e dados é regido pelo seu acordo com o provedor que você escolher.
Comece
Coloque a IA em produção com o respaldo do seu time de segurança.
Veja como a Mogno executa apps, agentes e workflows sob um mesmo modelo governado, com o isolamento por tenant, as aprovações e a auditoria que seu time de segurança precisa, em uma demonstração ao vivo.