Hermes Agent: o que é e como usar agentes autônomos com segurança

Muitos assistentes de IA usados nas empresas têm o mesmo limite: a conversa acaba e o contexto some. No dia seguinte, alguém explica de novo a regra do ERP, o jeito certo de abrir o chamado, o recorte do relatório da diretoria.

O modelo até responde bem. Mas a empresa paga duas vezes: pelo uso da IA e pelo retrabalho de ensiná-la outra vez. E a IA só trabalha quando alguém pergunta.

Esse é o custo escondido de uma IA que esquece e espera. Entender por que ele existe, e como resolvê-lo, passa por dois conceitos que vão aparecer em qualquer projeto de agente: IA agêntica e autonomia. O Hermes Agent é um bom exemplo para explicar os dois.

O que é o Hermes Agent?

O Hermes Agent é um agente de IA de código aberto, sob licença MIT, mantido pela Nous Research. Ele é instalado no computador ou no servidor da empresa e trabalha com o modelo de IA que vocês escolherem, seja um serviço de mercado ou um modelo rodando na própria rede. Veja também como funcionam agentes de IA personalizados.

Diferente de um chat comum, ele guarda memória entre conversas. E atende onde o time já está, como WhatsApp, Slack, Telegram e e-mail, a partir de um único serviço. O Microsoft Teams também pode ser conectado, por meio de um plugin.

O que significa "agêntico", sem complicação

Um chat responde a uma pergunta. Um agente recebe um objetivo.

Com o objetivo em mãos, o agente planeja os passos, usa ferramentas, como sistemas, sites, arquivos e comandos, age, confere se o resultado ficou certo e continua até terminar. É isso que se chama de IA agêntica: a IA deixa de só falar e passa a fazer.

No Hermes, isso aparece de forma concreta: ele navega em sites, gera arquivos, aciona sistemas e executa rotinas agendadas, como um resumo enviado toda manhã no canal combinado, sem ninguém abrir o chat.

Autonomia não é tudo ou nada

Dar autonomia a um agente não significa soltá-lo sem controle. A autonomia funciona em níveis, e cada tarefa pode ficar em um nível diferente:

• Sugere: o agente prepara a resposta ou a ação, e uma pessoa decide se segue.
• Executa com aprovação: o agente faz, mas só depois que alguém autoriza.
• Executa e avisa: o agente age sozinho e comunica o que fez.
• Executa sozinho em rotina: tarefas previsíveis e de baixo risco rodam no horário, sem intervenção.

O Hermes oferece mecanismos para cada degrau: aprovação de comandos antes da execução, controle de quem pode falar com o agente, por pareamento e listas de usuários autorizados, e execução isolada em container ou em servidor separado.

Como isso aparece na operação

Três situações ajudam a enxergar os níveis de autonomia funcionando juntos.

Numa indústria, o agente recebe todo dia a lista de pedidos atrasados do ERP. Ele cruza os pedidos com a carteira de clientes, identifica quem será afetado e prepara um relatório para o comercial. Ninguém precisa aprovar a leitura; o gerente comercial revisa o relatório antes de qualquer contato com o cliente. O resultado é o time agir antes da reclamação, e não depois.

Numa distribuidora, o agente consulta os títulos vencidos no financeiro e prepara as mensagens de cobrança, cada uma com valor, vencimento e histórico do cliente. Aqui a autonomia é menor de propósito: nada é enviado sem aprovação de uma pessoa do financeiro. O ganho está no preparo, que deixa de consumir horas do time.

Na TI corporativa, o agente analisa logs quando um alerta dispara, correlaciona falhas parecidas e registra uma tarefa no sistema de chamados com as evidências anexadas. Ele não reinicia serviços por conta própria; quem decide a correção é o analista, que já recebe o diagnóstico pronto.

Como o agente se conecta aos sistemas da empresa

Para agir, o agente precisa de acesso aos sistemas da empresa. Esse acesso acontece por APIs, as portas de integração que o ERP, o CRM e outros sistemas já oferecem.

O Hermes também suporta o MCP, um padrão que funciona como um adaptador universal: o sistema é preparado uma vez e passa a ser usado por qualquer agente compatível, com a empresa escolhendo quais ações ficam disponíveis.

Em tarefas maiores, o agente pode dividir o trabalho com outros agentes auxiliares, cada um cuidando de uma etapa. Rotinas podem ser agendadas para rodar sozinhas. E a empresa pode usar modelos diferentes para tarefas diferentes, escolhendo pelo custo, pela capacidade ou pela privacidade exigida.

Como as peças se encaixam

De forma simplificada, a pessoa faz o pedido por um canal que o time já usa, como WhatsApp, Teams ou e-mail. O agente entende o objetivo, consulta o modelo de IA, externo ou local, e usa APIs, MCP, navegador e comandos para agir no ERP, no CRM, no financeiro ou nos chamados.

Em volta de tudo isso fica a camada de segurança: permissões do que pode ser acessado, aprovações para ações sensíveis, registro do que foi feito e isolamento da execução.

Memória ajuda, mas precisa de gestão

Memória é parte da autonomia: um agente que esquece tudo depende de alguém para recomeçar. Mas memória persistente não é sinônimo de aprendizado confiável, e vale separar quatro coisas.

Contexto e preferências são o que o agente sabe sobre quem pede e como gosta de receber. Histórico de execução é o registro do que ele já fez. Procedimentos reutilizáveis, que o Hermes chama de skills, são o passo a passo que ele cria ao resolver um problema e reaproveita depois. E o conhecimento corporativo, como manuais, contratos e políticas, deve vir de uma busca nos documentos da empresa com RAG, e não da memória do agente.

O ponto de atenção está nos procedimentos. O Hermes cria e ajusta skills com o uso, e um procedimento pode ficar desatualizado ou incorporar um erro. Por isso, skills importantes devem passar por revisão humana, ter controle de alterações e poder ser corrigidas. Também é preciso definir o que o agente pode reter e o que deve ser descartado.

Segurança vai além de instalar no próprio servidor

Rodar o agente no servidor da empresa é um bom começo, mas não garante que o dado fique em casa. Se o agente usa um modelo de IA externo, o conteúdo enviado ao modelo vai até esse provedor. Com um modelo local, esse envio deixa de acontecer, mas integrações, canais e ferramentas externas ainda podem levar dados para fora da rede.

Há outros riscos que o diretor de TI deve conhecer. Um e-mail, documento ou site pode esconder uma instrução maliciosa para enganar o agente, o chamado prompt injection. Dados sensíveis podem acabar gravados em logs. Uma ferramenta pode ser usada além do previsto. E um agente com acesso demais, ou rodando com credenciais de administrador, transforma qualquer erro em problema grande.

A resposta é a mesma de qualquer sistema crítico: acesso mínimo, credenciais próprias e limitadas, aprovação para ações sensíveis, logs revisados e execução isolada.

Quando não usar um agente

Nem todo processo precisa de um agente. Quando o fluxo é fixo e repetitivo, uma integração por API ou uma automação convencional, no n8n ou no próprio ERP, costuma ser mais barata, mais previsível e mais segura.

• Automação convencional: segue sempre o mesmo caminho, é fácil de testar e auditar e custa pouco para rodar. Ideal para regras claras, como integrar pedidos entre dois sistemas.
• Agente de IA: lida com variação, interpreta texto e decide o próximo passo. Faz sentido quando cada caso é um pouco diferente e exige julgamento, como analisar uma falha ou preparar uma cobrança com contexto.

Na prática, os dois convivem: a automação cuida do que é previsível e o agente entra onde há interpretação.

Quem decide o grau de autonomia

A decisão não é só técnica. A TI conhece os riscos e os sistemas. O negócio conhece o processo e o impacto de um erro. O grau de autonomia de cada tarefa deve sair dessa conversa.

Antes de dar autonomia a um agente, vale definir quatro pontos:

• Acessos: o que ele pode ver e em quais sistemas pode agir.
• Aprovações: quais ações exigem uma pessoa e quem é essa pessoa.
• Registro: o que fica gravado para auditoria e para entender o que aconteceu.
• Limites: o que ele nunca pode fazer, mesmo que pareça a coisa certa.

A regra prática é começar com pouca autonomia e subir de nível conforme a confiança cresce.

Como a RETTA ajuda

A RETTA, software house e empresa de outsourcing de TI de Lajeado/RS, transforma agentes de IA de código aberto em soluções corporativas integradas aos processos, sistemas e dados da sua empresa, com segurança, governança e acompanhamento técnico.

Um projeto com a RETTA passa por etapas claras:

• Diagnóstico: entender a operação e onde um agente gera valor.
• Seleção do processo: escolher onde começar, com ganho claro e risco controlado.
• Integração: conectar o agente ao ERP, ao CRM e aos demais sistemas, por API ou MCP, usando busca em documentos e ferramentas de automação quando fizer sentido.
• Limites de autonomia: definir acessos, aprovações, registros e isolamento.
• Implantação assistida: colocar o primeiro agente em operação acompanhada de perto pelo seu time e pelo nosso.
• Acompanhamento de resultados: medir, revisar procedimentos e ampliar a autonomia com segurança.

Quer saber onde um agente autônomo faz sentido na sua operação? Fale com a RETTA e agende um diagnóstico gratuito de IA.