SAFEHARN Hermes Agent Executor
Plataforma corporativa para agentes de IA

Construa, orquestre e execute agentes de IA em escala.

O SafeHarn ajuda empresas a automatizar processos com agentes de IA sob controle: quem pode usar, quanto custa, qual versão está em produção e se a qualidade foi testada antes de publicar.

SAFEHARN / AGENT RUNTIME
TarefaEntrada, contexto e objetivo
→
Semantic Tool DiscoveryQdrant seleciona apenas tools relevantes
Skills + RulesObrigatórias, opcionais e allowedTools
→
Policy ResolutionMerge, restrição e enforcement
Agent LoopPlan → Execute → Evaluate
→
ResultadoTracing, tokens, latência e status
3modos de execução
Multiagentes e LLMs
RAGQdrant nativo
AMQPRabbitMQ
Visão do produto

Quatro pilares para automatizar com controle.

Monte agentes para cada processo, orquestre fluxos quando precisar de várias etapas, gere o ponto de partida com linguagem natural e publique com governança de acesso, custo e qualidade.

A

Agentes configuráveis

Cada agente concentra o comportamento do processo: instruções, habilidades, regras, ferramentas e modelo de IA.

  • Modelo de IA por agente
  • Habilidades e regras reutilizáveis
  • Controle do que o agente pode chamar
◇

HarnFlow

Orquestre vários agentes em um fluxo visual quando o processo não cabe em um único passo.

  • Fluxos multiagente
  • Encadeamento visual
  • Processos compostos com clareza
✦

MagicWork

Descreva o problema em linguagem natural e a plataforma prepara o ponto de partida da automação.

  • Geração de agente
  • Instruções, regras e habilidades
  • Configuração inicial acelerada
G

Governança e qualidade

Controle de quem usa, quanto custa, qual versão está em cada ambiente e se a automação passou nos testes.

  • Acesso e chaves por organização
  • Ambientes de teste até produção
  • Suites de avaliação de agentes
Para quem

Feito para operações que precisam de resultado, não de experimento solto.

Casos típicos em financeiro, RH e outras áreas — descritos pelo resultado de negócio.

Financeiro

Crédito, compliance e prevenção com rastreio.

  • Onboarding e KYC com evidências
  • Pré-análise de crédito antes do analista
  • Antifraude com explicação estruturada

RH

Menos trabalho manual em admissão e rotinas.

  • Triagem de currículos
  • Admissão digital com conferência
  • Síntese de pesquisas de clima

Outros setores

Comercial, operações e governança contínua.

  • Qualificação de leads B2B
  • Atendimento omnichannel
  • Auditoria interna contínua
Confiança

Publicar com segurança: acesso, custo, versão e qualidade.

O mesmo cuidado que você espera de um sistema corporativo — aplicado a automações com agentes.

Multi-empresa e permissões

Organizações, departamentos e usuários; chaves de IA vinculadas ao escopo certo.

Controle de custo

Acompanhe consumo, defina quotas e veja quanto cada execução gastou.

Versionamento

Teste em ambiente controlado e só então promova para produção — com rollback se precisar.

Avaliação de qualidade

Rode baterias de casos conhecidos contra uma versão do agente antes de liberar.

Estratégias de execução

Escolha o nível de autonomia adequado para cada processo.

Nem toda automação precisa do mesmo grau de liberdade. O SafeHarn oferece três estratégias para equilibrar previsibilidade, inteligência e complexidade.

01
Direct Mode

Direto

Um único agente recebe a tarefa e executa seu loop sem criação de subagentes.

  • Menor latência
  • Menor custo operacional
  • Ideal para tarefas focadas
02
Action Engine

Execução determinística

Uma sequência fixa de tools é executada antes do LLM. O modelo recebe o contexto consolidado para analisar e produzir o resultado.

  • Maior previsibilidade
  • Sequência controlada de ações
  • Excelente para processos regulados
03
Orchestrator

Orquestrador

O agente decompõe o problema em subtarefas e coordena subagentes especializados para resolvê-las.

  • Decomposição automática
  • Execução paralela ou coordenada
  • Compartilhamento de resultados
Inteligência de ferramentas

O LLM não recebe todas as tools. Recebe apenas as que fazem sentido.

As ferramentas são indexadas semanticamente no Qdrant. Antes de cada rodada, o SafeHarn recupera somente as tools mais relevantes e aplica as políticas definidas nas Skills.

Q

Semantic Tool Discovery

Busca vetorial identifica as ferramentas mais adequadas para a tarefa, reduzindo contexto, tokens e risco de escolha incorreta.

  • Top-K semântico
  • Threshold e fallback
  • Menor custo de contexto
P

Tool Policy Enforcement

O conjunto recuperado passa por merge com as políticas da Skill antes e durante o loop agentic.

  • Tools opcionais
  • Tools obrigatórias
  • AllowedTools
  • Bloqueio de conclusão quando há ação obrigatória pendente
↻

Provider Deduplication

Resultados de providers pagos são compartilhados via Redis entre subagentes da mesma execução para evitar chamadas duplicadas.

  • Redução direta de custo
  • Menor latência
  • Consistência entre subagentes
DB

Dados como ferramentas

Catálogos de banco e geração assistida de queries permitem transformar acesso estruturado a dados em tools reutilizáveis.

  • Query Builder com IA
  • Integrações via API
  • Configurações reutilizáveis
Arquitetura funcional

Do desenho da automação à execução distribuída.

A plataforma organiza os componentes de engenharia, conhecimento, governança e runtime em uma arquitetura modular.

Design & Engineering
AgentesConfiguração e estratégia
MagicWorkGeração assistida
HarnFlowOrquestração em grafo
Skills / Rules / PromptsConhecimento e políticas
DirectSingle-agent
Action EngineSequência determinística
OrchestratorSubtarefas e subagentes
Semantic Tool RetrievalQdrant seleciona apenas as tools relevantes para o contexto da tarefa
Optional ToolsDisponíveis por Skill
Required ToolsExecução obrigatória
AllowedToolsAllowlist
Agent Loop — Plan → Execute → EvaluateValidação de política, tool calling, execução, novas rodadas e conclusão
RedisShared execution context
RabbitMQMensageria e volume
QdrantRAG + tool retrieval
Integrações & Runtime
APIs / ToolsSistemas externos
WhatsApp / Telegram / E-mailCanais
Web SearchPesquisa externa
AgendamentosCron, Webhook e Event
Execution TraceTokens, latência, erros e rounds
Características técnicas

Projetado para ambientes corporativos e execução em escala.

O SafeHarn combina runtime agentic, recuperação semântica, isolamento de configuração e processamento distribuído.

Detalhes técnicos, maturidade e blueprints estão no catálogo de oportunidades. Abrir catálogo de oportunidades

ArquiteturaMicroserviços · Event-driven · Mensageria RabbitMQ
Agent RuntimeLoop iterativo de planejamento, execução e avaliação; suporte a Direct, Action Engine e Orchestrator.
Multi-agentDecomposição em subtarefas, execução por subagentes especializados e consolidação de resultados.
Tool RetrievalIndexação e recuperação semântica de tools em Qdrant, evitando envio do catálogo completo ao LLM.
Tool GovernanceOptional Tools, Required Tools e AllowedTools com merge e enforcement em runtime.
RAGMicroserviços dedicados com banco vetorial Qdrant para recuperação de conhecimento.
LLMConfiguração de múltiplos providers e possibilidade de definir um modelo diferente por agente.
Shared ContextRedis para compartilhamento de estado e reuso de resultados entre subagentes.
Otimização de providersDeduplicação de chamadas a ferramentas classificadas como PROVIDER para reduzir custo e latência.
IntegraçõesREST APIs · WhatsApp · Telegram · E-mail · Web Search · DB Tools
AgendamentosExecução disparada por Cron, Webhook e eventos.
ObservabilidadeTrace detalhado de contexto, retrieval, planning, tool calls, HTTP, falhas, rounds, tokens e timing.
Automação assistidaMagicWork acelera a criação de agentes, prompts, skills, rules e funções a partir da descrição do problema.