Seus agentes já vivem em seis plataformas. Dataiku e Classie vendem a camada acima de todas elas

O CEO da Dataiku resumiu o problema com uma frase que qualquer CIO de banco reconhece: pergunte a um banco quantos servidores ele roda e a resposta vem exata; pergunte quantos agentes de IA ele roda e a resposta vem no chute.

O chute não é desleixo. Hoje a área de negócios cria agentes no Copilot Studio, a engenharia constrói no Azure AI Foundry e no Amazon Bedrock, os donos de aplicação ativam agentes no Salesforce e no ServiceNow, o time de dados monta os seus no Databricks e no Snowflake, e há quem instale uma extensão de navegador sem pedir licença a ninguém. Cada plataforma tem o seu console, os seus logs e a sua própria definição do que é um agente.

Dois anúncios na mesma semana miram exatamente essa lacuna. A Dataiku lançou o Agent Management, que, segundo a empresa, chega à disponibilidade geral em outubro. A Classie lançou o Supervise, que ela diz já estar disponível. Os dois atacam o problema por pontas opostas, e é nessa diferença que está a parte útil.

Dois produtos, duas portas de entrada

A Dataiku parte das plataformas. O Agent Management se conecta às plataformas de agentes pelas APIs nativas e pelos fluxos de logs, e a ambientes próprios via OpenTelemetry. A Dataiku cita AWS Bedrock, Databricks, Google Vertex, Microsoft Copilot Studio, Azure Foundry, Salesforce Agentforce, Snowflake Cortex e a própria plataforma. A partir daí monta um inventário único com estrutura, ferramentas, modelos, dono e finalidade de cada agente, acompanha uso, custo e qualidade, e mantém registros de certificação, risco e testes programados para agentes de alto risco. O preço, segundo a empresa, combina licença anual por instância e monitoramento cobrado por agente.

A Classie parte das bordas. O Supervise se propõe a descobrir e monitorar agentes autorizados e não autorizados em navegadores, endpoints e ambientes de computação. A Classie diz que registra transcrições, durante a execução, do que o agente fez, para quem e com quais dados, que pode alertar, restringir, redirecionar ou interromper ações em tempo real por meio de um motor Open Policy Agent, que atribui o gasto com tokens a pessoas e agentes e que pode ser implantado em ambiente privado. A empresa não publicou documentação de produto além do anúncio, então trate o escopo como declarado, não comprovado.

Em resumo: a Dataiku é mais forte onde os agentes nascem em plataformas conhecidas; a Classie mira os agentes que ninguém cadastrou.

1. APIs e logs das plataformas
2. OpenTelemetry de código próprio
3. Navegadores e endpoints
4. Um inventário, com dono e nível de risco
5. Testes, política e gasto

• Agentes autorizados: APIs e logs das plataformas · OpenTelemetry de código próprio
• Agentes na sombra: Navegadores e endpoints

Ênfase da DataikuÊnfase da Classie

O que uma camada acima dos fornecedores resolve

Um plano de controle entre plataformas é bom em quatro coisas.

Contar. Uma lista única de agentes, cada um com dono, é o pré-requisito para todo o resto. E ela conversa com uma obrigação que já existe: a LGPD, no artigo 37, exige que controlador e operador mantenham registro das operações de tratamento de dados pessoais. Um agente que lê dados de clientes é uma operação de tratamento. Se ele não está em inventário nenhum, também não está nesse registro.

Classificar. Nem todo agente merece o mesmo escrutínio. Um plano de controle que registra ferramentas, acesso a dados e grau de autonomia consegue separar os agentes por nível de risco e associar a cada nível os testes e revisões certos. É a mesma lógica de classificação por risco do PL 2338/2023, o marco da IA aprovado pelo Senado, cuja votação na Câmara o relator empurrou para depois das eleições de outubro. Quem chegar à aprovação com o inventário pronto terá metade do trabalho feito.

Comparar. Custo por agente, tendência de qualidade e drift de várias plataformas numa só visão, em vez de seis consoles com seis definições.

Achar órfãos. Agentes cujo dono saiu da empresa, cujos testes pararam de rodar ou que ninguém chama há meses. São esses que causam incidentes.

O que ela não resolve

Ela não enxerga além do que as plataformas expõem. A profundidade da integração varia de framework para framework. Um plano de controle que lê a API de uma plataforma pode ver a configuração do agente sem ver cada chamada de ferramenta. Pergunte, plataforma por plataforma, quais campos são coletados de fato.

Ela não substitui os controles nativos. Identidade, permissões e acesso a dados continuam sendo aplicados onde o agente roda. No ecossistema Microsoft, o Entra Agent ID dá identidade própria aos agentes, com responsáveis (sponsors) e Conditional Access, e a Microsoft está consolidando o registro de agentes no Microsoft Agent 365. Uma camada entre fornecedores deve ler esses controles, não competir com eles.

A telemetria dela é sensível. Transcrições de execução carregam prompts, documentos recuperados e respostas. Como defendemos no nosso texto sobre observabilidade de agentes, os dados de monitoramento pedem as mesmas decisões de custódia que os dados que descrevem.

Como decidir

O teste é simples: conte as suas plataformas de agentes. Se quase tudo roda num ecossistema só, comece pelo registro e pelos controles de identidade desse ecossistema e deixe a camada entre fornecedores para depois. Se já há agentes em três ou mais plataformas, ou se as áreas de negócio contratam agentes por conta própria, uma camada acima dos fornecedores começa a se pagar, porque o registro de um fornecedor nunca vai listar os agentes dos concorrentes com o mesmo cuidado.

É a lógica de ter uma vez só as camadas neutras, que explicamos no nosso texto sobre o que construir uma vez para todos os agentes. O inventário é uma dessas camadas.

Antes de assinar, rode um teste de duas semanas:

1. Concilie. Compare o inventário descoberto pela ferramenta com o que cada time de plataforma acha que roda. As diferenças são o resultado.
2. Confira a profundidade por plataforma. Nas três principais, confirme quais eventos são coletados: só configuração, ou também chamadas de ferramentas e acesso a dados.
3. Dê dono a cada agente descoberto durante o teste. Agente sem dono vira candidato a desligamento.
4. Decida onde ficam as transcrições. Retenção, acesso e região dos dados do próprio plano de controle, por escrito e com o DPO na conversa.
5. Ligue uma ação. Escolha uma política, como bloquear um agente não cadastrado de acessar um sistema sensível, e teste de ponta a ponta.

Em resumo

A proliferação de agentes está seguindo o caminho da proliferação de SaaS e de nuvem: primeiro o crescimento, depois a fatura, depois o inventário. Dataiku e Classie apostam que a fase do inventário começa agora. Comprando uma delas ou partindo do registro da sua plataforma principal, a primeira entrega é a mesma: a lista de todos os agentes, com um dono ao lado de cada um. Sem essa lista, a pergunta sobre quem responde pelas ações de um agente não tem a quem ser feita.