O Primo Epic é uma plataforma de agentes de IA que roda na sua própria infraestrutura. Os agentes revisam contratos, verificam faturas conforme a política da empresa e processam planilhas. Cada alteração aguarda a aprovação de um colaborador, cada decisão é registrada com seu raciocínio e o acesso segue suas funções e regras de segurança.
Um robô repete etapas que estão escritas.
Quando uma exceção não está no script do robô, a tarefa vai para um colaborador, que consulta o regulamento, os documentos relacionados e o histórico da operação. O raciocínio por trás da decisão raramente fica registrado.
Um agente decide dentro das regras que você define e registra o porquê.
Ele reúne os documentos e os dados, compara-os com as regras da empresa e prepara o resultado para aprovação ou passa a decisão a um colaborador, com a cláusula do regulamento em que se baseou e cada etapa registrada.
Os colaboradores cuidam de exceções e decisões, não de buscas e conferências manuais.
O que torna um agente de IA aceitável em uma empresa não é o que ele consegue fazer, mas até que ponto pode ser controlado. O Primo Epic coloca esse controle na plataforma, não no prompt.
Controle
Política — suas regras
Verificações do sistema — aplicadas pelo código da plataforma
Alterações em documentos e dados aguardam a decisão de um colaborador sobre cada uma. As regras de confirmação são fixadas na publicação do agente e, durante a execução, só podem ficar mais rígidas. Por padrão, nenhuma ação que altera dados é executada sem confirmação.
Uma decisão que não pode ser explicada não pode ser auditada. Para cada tarefa, a plataforma registra o que o modelo decidiu, qual ferramenta usou e quem aprovou o resultado.
Rastreabilidade
Cada etapa do modelo
Cada etapa do agente com sua duração e os tokens usados pelo modelo, para que uma execução possa ser reproduzida em ordem.
Cada chamada de ferramenta
Qual ferramenta o modelo chamou, com quais argumentos e o que retornou.
Cada decisão sobre uma alteração
A cláusula, o código e a severidade da regra, o texto original e o proposto, o raciocínio do modelo e quem aceitou ou rejeitou.
Cada verificação do sistema acionada
Limites atingidos, ferramentas bloqueadas e conteúdo filtrado aparecem no mesmo registro da etapa que os provocou.
Cada repasse
Quando o assistente repassa uma solicitação a um agente específico, o registro mostra para quem e por quê.
Um log de auditoria separado
Concessão e revogação de permissões, mudanças de função, contas bloqueadas e tentativas de acesso negadas. Os logs podem ser exportados para sistemas externos, incluindo SIEM.
Controle e registros só importam se a plataforma se encaixa no modelo de segurança corporativo. Acesso, execução e conexão de ferramentas seguem as regras que sua equipe de segurança já aplica.
Segurança
Dentro do seu perímetro
A plataforma, os dados, os arquivos e os logs ficam nos seus servidores e nenhuma telemetria sai. As conexões de saída vão apenas para o modelo, os sistemas conectados e as ferramentas que você aprova.
Ver arquitetura de implantação →Seu login e seus grupos
Os usuários entram pelo seu provedor OIDC ou pelo Keycloak incluído, com grupos do LDAP ou do Active Directory. A plataforma não armazena senhas próprias.
Funções e permissões por objeto
Quatro funções definem seções e ações. Permissões em quatro níveis controlam o acesso a cada agente, modelo, servidor e política. Os direitos são verificados no servidor a cada ação, e as recusas são registradas.
Agentes agem com os direitos do usuário
Um agente age em nome do colaborador que definiu a tarefa e não pode fazer o que esse colaborador não tem permissão para fazer. Cada colaborador vê apenas as próprias conversas.
Ferramentas revisadas pela segurança
Um administrador marca um servidor de ferramentas como confiável somente após a sua revisão de segurança. Até lá, qualquer ação que não seja somente leitura exige confirmação.
Execução de código isolada
O código que o agente escreve para cálculos roda em um contêiner descartável sem acesso à rede. Os tokens de acesso a modelos e ferramentas são armazenados criptografados.
Chatbots em nuvem e agentes resolvem problemas diferentes. A diferença está em onde o trabalho é executado e em quem mantém o controle do resultado.
Chatbot sobre um modelo em nuvem
Agente do Primo Epic
Nem todo processo se encaixa. Esta é uma leitura honesta de onde o Primo Epic tem melhor desempenho e de onde talvez ainda não seja a escolha certa.
Bom encaixe
Pontos de atenção
Os prazos são típicos de uma implantação inicial e dependem da prontidão da infraestrutura e do escopo das políticas. Os números descrevem a abordagem de entrega e o design da plataforma, não resultados de clientes.