Graft AI

O Graft AI se conecta na interface e usa visão, sinais de acessibilidade e estado da UI para entender o que está de fato na tela em cada momento. Isso significa que um sistema sem API também pode se tornar chamável por um agente. Para equipes diante de um mainframe de tela verde ou de uma ferramenta de desktop teimosa, essa é a parte que torna todo o resto possível. Sem API? Não é impedimento.

Cada fluxo é compilado em uma ferramenta versionada com esquema claro, entradas tipadas e saídas definidas. Um agente chama create_invoice com um ID de cliente, um valor e uma moeda, e sabe o que vai receber de volta. O versionamento importa aqui. Quando a premissa sobre a UI muda, o Graft isola a ação afetada e a marca para um novo teste em vez de deixar tudo se desviar.

Papéis, limites e aprovações fazem parte da ferramenta, não são um detalhe de última hora. Uma ação de escrita pode exigir aprovação antes de rodar, então um agente não altera dados de produção em silêncio. O efeito é descrito de antemão, por exemplo que uma ação de criação gera exatamente um registro, o que mantém pequeno o raio de impacto. Raio de impacto pequeno. É disso que se trata.

Cada ação retorna evidência ligada ao sistema de origem, como o registro de origem mais o ID do que foi criado. É isso que torna as ações do agente auditáveis. Você confirma que o efeito aconteceu no sistema real em vez de confiar no resumo que um modelo faz do que acha que fez. Prova vence confiança.

Governança aqui quer dizer que papéis, limites, aprovações e um rastro de auditoria descrevem todos a mesma ação. É esse o ponto de uma governança de agentes de IA embutida em um contrato de ferramenta: uma ação aprovada tem efeito definido, um aprovador exigido e um registro do que mudou. Auditores recebem fatos concretos, não impressões.

O Graft AI registra cada passo com contexto completo e respeita os papéis e restrições do ambiente em que roda. Você tem uma visão contínua do que os agentes criaram, atualizaram ou cancelaram, e quando. Contexto completo, sempre. Para quem precisa responder a um auditor, essa é a diferença entre uma demo e algo que você de fato colocaria em produção.

Os controles de segurança são avaliados para o fluxo e o ambiente, e não aplicados como uma política geral que trata toda ação do mesmo jeito, sem considerar o risco. Por que isso importa? Porque um fluxo de folha de pagamento e uma consulta de suporte não merecem as mesmas barreiras. O tratamento de dados também é delimitado, mantendo entradas, evidências e registros limitados ao fluxo avaliado. Se o seu ambiente tem regras de dados rígidas, essa abordagem por fluxo é mais fácil de justificar do que um conector de nuvem genérico.