Frameworks de governança para agentes de IA em produção: revisão em camadas, classificação de risco, compliance, auditoria de runtime e os pré-requisitos para escalar IA com segurança.
Sem governança madura, agentes de IA não saem da fase de experimento. A pymnts.com resume: governança dá "permissão para crescer" aos agentes. Sem camadas de revisão, classificação de risco e auditoria, qualquer falha em produção vira incidente que trava a operação inteira.
Comece classificando mudanças por nível de risco (como a Lovable fez). Defina onde o humano aprova e onde a máquina decide sozinha. Implemente evidência de runtime (como o Halo) para auditoria. Estabeleça limites de escopo para cada agente. E documente cada decisão para compliance.
O caso GitLost mostrou agentes vazando repositórios privados ao ler conteúdo não confiável. O Claude Code teve possível vazamento de sessão entre contas. Modelos podem inventar campos ao chamar tools. O risco principal é tratar o output do agente como confiável sem validação, expondo dados e sistemas.