EcoTrust Agentic OS: especificação técnica da plataforma

Visão geral e posicionamento.

O problema que resolve

O SOC tradicional é organizado em torno de uma fila de alertas processada por analistas: o volume cresce mais rápido que a capacidade humana, os falsos positivos consomem o time, e o alerta verdadeiro espera na fila enquanto o atacante se move em minutos. O software de segurança tradicional agrava isso porque é um sistema de registro: guarda dados e espera que um analista os transforme em ação.

O que muda com o EcoTrust Agentic OS

A plataforma transforma segurança num sistema de resultados: o usuário descreve o objetivo em linguagem natural ("investigue este host", "correlacione estes eventos", "gere o relatório executivo de risco") e um time de agentes de IA conduz a operação de ponta a ponta, narrando cada passo, pedindo aprovação humana onde há impacto e entregando o resultado como dado, relatório ou ação executada.

No fluxo acima, toda a etapa de leitura e análise foi executada pelo agente de forma autônoma; a ação sobre o ambiente exigiu aprovação humana. Esse comportamento não é configuração opcional: é imposto pela arquitetura da plataforma. Isso não é "um chat de IA colado por cima" de uma ferramenta: é uma arquitetura em que os agentes são a plataforma, cada capacidade nasce de agentes especializados trabalhando juntos sobre uma base de dados própria.

Um sistema operacional agêntico, não um orquestrador de LLM

Uma solução construída apenas sobre um modelo de linguagem genérico não possui persistência de dados própria, trilha de auditoria nem controle de acesso. O EcoTrust Agentic OS tem arquitetura oposta: um sistema operacional agêntico sobre uma plataforma em quatro camadas que trabalham juntas. A tabela se lê de baixo para cima.

Na base, a EcoTrust Core guarda, consolidados e normalizados, os dados de segurança do cliente: ativos, eventos, riscos, evidências. Sobre esses dados trabalha o runtime, que planeja as operações, executa, lembra do contexto e para nos pontos de impacto para pedir aprovação humana. Os módulos dão a especialização por assunto. E os Native Services são a porta de entrada: cada capacidade é um serviço de catálogo, com escopo e custo declarados. A IA está integrada a essa plataforma como capacidade analítica e operacional de suporte à decisão humana, não como substituto da operação estruturada.

Solução autônoma de propósito geral

Aqui, "propósito geral" descreve o escopo funcional do agente, não o modelo de IA: significa que ele não está limitado a um catálogo. Diante de qualquer tarefa de segurança, mesmo uma que nenhum módulo cobre, o agente de propósito geral consulta os dados da plataforma e dos sistemas conectados, executa comandos no ambiente do cliente (via EcoTrust CONNECT-AI, sempre sob aprovação humana), opera qualquer ferramenta de terceiros conectada via MCP, pesquisa na base de conhecimento e gera código, artefatos e relatórios. Esse "geral" é restrito ao domínio de cibersegurança por guardrails, não é uma IA genérica solta. Os módulos são aceleradores, não o limite.

Posicionamento no modelo operacional SOC-CMM

O SOC-CMM descreve três estágios: Human-led (fila de alertas gerida por analistas em níveis), AI-augmented (a IA acelera triagem e análise; o humano decide) e AI-driven ("liderado por IA, governado por decisões humanas"), no qual a fila de alertas deixa de organizar o trabalho e dá lugar a uma consciência situacional contínua construída sobre telemetria e exposição. O framework é explícito: autonomia total não é alcançável nem desejável.

• A base é a mesma para tudo. Governança HITL, plan-mode, memória, auditoria e conectividade são propriedades do EcoTrust Agentic OS, herdadas por 100% dos módulos agênticos.
• SOC aumentado por IA (AI-augmented): entregue pelo módulo Agentic SOC, triagem, enriquecimento, redução de ruído e descarte autônomo de falsos positivos pela IA; contenção e acionamentos críticos em modo assistido, com aprovação humana.
• SOC impulsionado por IA (AI-driven): alcançado pela ativação progressiva dos módulos Agentic CTEM ao lado do módulo de SOC. O estágio AI-driven é alcançado por composição de módulos, não por novas construções.

A posição de cada cliente na jornada, e a velocidade de evolução entre os estágios, é definida pelo escopo contratado e pela maturidade operacional do cliente, não por limitação da plataforma.

Componentes e interface

Interface agêntica, cinco áreas por módulo: Dashboard (estado atual; o agente colabora na análise e cria dashboards personalizados), Agent Work (a conversa com os agentes, serviço pré-definido ou chat livre, com componentes visuais dinâmicos), Catálogo de Serviços (serviços padrão e personalizados por cliente), Artefatos (documentos gerados, PDF, XLSX, DOCX, CSV, prontos para download) e Observabilidade (cada execução detalhada: turnos, chamadas ao modelo, ferramentas e status).

Arquitetura da solução.

O fluxo de uma interação

Operações executáveis não rodam no turno de chat. O agente monta um plano, o humano aprova, e só então a execução é despachada ao worker, que transmite o progresso ao vivo de volta ao chat.

Separação chat e execução longa

A ligação entre os dois processos é feita por um barramento de eventos em memória e um registro de execução durável em banco gerenciado. Consequência prática para o cliente: um deploy da plataforma pode encerrar a conexão do chat sem interromper a execução em andamento, o usuário reconecta e continua acompanhando. Se o usuário fechar a aba, a operação continua rodando.

Modelo agêntico (o "cérebro").

Agentes de módulo

Há uma única classe de agente, instanciada por módulo a partir de uma configuração, 12 instâncias, cada uma com seu conjunto de ferramentas, prompt e catálogo de operações. Adicionar um módulo é acrescentar configuração, não escrever código de agente novo, o que reduz risco de regressão e acelera a evolução.

Laço ReAct e classes de ferramentas

Cada agente opera em laço ReAct: raciocina sobre o objetivo, escolhe uma ação (ferramenta), observa o resultado e raciocina de novo, como um analista faria. As ferramentas se dividem em três classes, e essa divisão é a base da governança.

• Leitura e análise (sem efeito em sistemas do cliente): consultar dados do painel, busca semântica, base de conhecimento, análise de falso positivo e negativo, simulações de risco, geração de relatório.
• Preparação e interação: coleta de input do usuário, seleção de conector e ambiente, edição de plano.
• Execução (com efeito): sempre encapsulada em playbook e sujeita ao gate de aprovação humana.

Padrão deep agent

O EcoTrust Agentic OS não é um chatbot com atalhos: ele (a) materializa um plano explícito antes de agir; (b) delega partes do trabalho a subagentes especializados, que rodam em paralelo; (c) descarrega resultados grandes num espaço de trabalho e depois lê só a fatia que importa (uma varredura de milhares de hosts não "estoura" a conversa); e (d) mantém memória entre passos e entre conversas.

Playbooks e plan-mode

Playbook é a "receita" por trás de um serviço: uma descrição declarativa e versionável dos passos que garantem que a operação sempre rode do mesmo jeito. O plan-mode é o ciclo de vida de qualquer operação executável.

Todo playbook carrega um bloco obrigatório de validação que decide, ao final, se a execução foi bem-sucedida, e pode disparar uma skill de qualidade que atribui nota ao resultado. Se o usuário fechar a aba, a operação continua rodando e é reencontrada ao retornar.

Skills

Skills são receitas de procedimento versionadas, carregadas em runtime, voltadas ao usuário (por exemplo, instalação guiada do EcoTrust CONNECT-AI, validação de falso positivo e negativo) ou internas de qualidade e recuperação (por exemplo, pontuar a saída de um inventário; diagnosticar uma falha de coleta em linguagem clara). São liberadas independentemente da plataforma.

Memória e contexto

• Checkpointer durável: o estado da conversa é persistido em banco relacional gerenciado e dedicado; reinícios e deploys não perdem o fio.
• Memória semântica: por usuário e tenant, persistida em armazenamento de objetos, com sincronização periódica.
• Compactação de contexto: conversas longas são resumidas automaticamente sem perder continuidade.
• Base de conhecimento: recuperação por escopo (plataforma, soluções, módulo), que admite ingestão e vinculação de conteúdo corporativo do cliente (políticas, planos, dados de negócio, auditorias, treinamentos, configurações) como contexto de decisão.

Agente de propósito geral e toolset universal

Todo agente carrega um conjunto universal de capacidades; o agente de propósito geral usa esse conjunto para resolver qualquer tarefa de segurança sem módulo dedicado.

• Consulta de dados: consulta genérica, somente-leitura, sobre os dados do tenant, com introspecção do modelo de dados.
• Conhecimento e pesquisa: base de conhecimento, busca em sessões anteriores e, onde habilitado, busca na web.
• Memória: salvar, atualizar e esquecer memórias e preferências.
• Interação supervisionada: perguntas estruturadas ao usuário e UI dinâmica (formulários, seletores).
• Execução de código: em sandbox gerenciado, para análise ad-hoc, transformação de dados e geração de artefatos.
• Relatórios: geração de documentos (PDF, XLSX, DOCX, CSV).
• Histórico de execução: consulta a execuções e resultados anteriores.
• Conectividade e ação: diagnóstico do EcoTrust CONNECT-AI e, sob aprovação, execução de comandos no ambiente do cliente; montagem de ferramentas via MCP interno e externo.

Especificação funcional.

Native Services e o espectro de autonomia

Cada capacidade da plataforma é publicada como um serviço no catálogo do módulo, com identidade, o que faz, pré-requisitos e custo. Por baixo, um serviço pode ocupar qualquer ponto de um espectro. O mesmo runtime entrega os três: o usuário vê "serviços"; a plataforma escolhe, por baixo, o equilíbrio entre previsibilidade e autonomia.

Organização do ambiente e contexto operacional

O parque é organizado por localidades, unidades e ambientes lógicos, redes, grupos de ativos e etiquetas de processo de negócio e obrigação regulatória. O inventário de ativos é construído e mantido pela ingestão, correlação e deduplicação de fontes existentes e futuras (SIEM, EDR, CMDB, scanners, ferramentas de rede e TO). O requisito é avaliado pelo resultado consolidado, sem exigir mecanismo proprietário de descoberta. Cada ativo carrega categoria, criticidade e relacionamento com processos de negócio.

Módulos Agentic CTEM (os aceleradores)

Dez módulos especialistas cobrem o ciclo completo de exposição a ameaças (CTEM), o lado da exposição (onde há vulnerabilidade), que complementa a telemetria do SOC (o que está acontecendo). São verticais curadas (playbooks, dashboards e skills prontos) montadas sobre o agente de propósito geral, organizadas no ciclo CTEM (Escopo → Descoberta → Priorização → Validação → Mobilização).

Módulo Agentic SOC

Os agentes assumem o fluxo de trabalho do SOC sobre o ecossistema que o cliente já tem. O Agentic SOC é um módulo agêntico como os demais: roda sobre a mesma base (runtime, governança, auditoria) e publica seus serviços no mesmo catálogo de Native Services.

Premissa de arquitetura: o SIEM do cliente permanece como armazenamento principal, retenção histórica e centralização de logs. A plataforma consome os alertas e eventos pós-correlação e opera sobre eles. Sem migração de dados, sem substituição de ferramentas.

Investigação de incidentes (malware, ransomware, vazamento de dados e além): o fluxo cobre identificação (apoio ao monitoramento, classificação por criticidade e impacto, recomendações que reduzem tempo de detecção e resposta), contenção (isolamento de sistemas, bloqueio temporário de contas e acessos, regras emergenciais em sistemas de proteção, via integrações e sob aprovação) e pós-incidente (relatórios técnicos e executivos com lições aprendidas, melhorias de processos e controles, apoio a treinamentos de prevenção).

Análise de ativos e coleta de evidências: análise e coleta de logs com integração aos provedores, contemplando estações de trabalho, servidores, dispositivos móveis e ambientes em nuvem, com preservação de evidências e trilha de auditoria para uso interno ou legal. Registro de incidentes e workflow: geração de recomendações, tarefas e workflows de tratamento com trilhas de acompanhamento; registro de incidentes integrado ao ITSM/SOAR corporativo via APIs e webhooks.

Gestão de riscos cibernéticos operacionais

Cálculo dinâmico, pontuação, priorização e acompanhamento dos riscos cibernéticos de ativos e eventos com base em criticidade operacional: Cyber Risk Score (A–F / 0–1000) com racional auditável e recálculo dinâmico; matriz de priorização (P1–P6) cruzando severidade e impacto ao negócio; e CRQ para quantificação financeira. Escopo: risco cibernético operacional, complementa (não substitui) a ferramenta corporativa de GRC do cliente. Dashboards operacionais e executivos, por módulo e transversais, oferecem visão contextual de ativos, riscos, controles, eventos e ações, com perfis de visualização por público (técnico, gestor, executivo).

Governança de IA e supervisão humana (HITL).

Há uma diferença verificável entre uma política de aprovação e uma arquitetura em que não existe caminho técnico para agir sem aprovação. Os cinco mecanismos a seguir implementam a segunda, e são verificáveis em demonstração.

• O gate de aprovação (checkpoint humano). Toda operação executável passa pela tela de revisão de escopo (scopeReview): o plano completo, alvos, conector, credenciais, passos, com três ações: Aprovar, Editar, Cancelar. Nada é despachado antes do clique em Aprovar. O sistema impede que duas pessoas disparem a mesma operação no mesmo conector simultaneamente.
• O modelo não pode se auto-aprovar. O roteamento da aprovação é determinístico e fora do LLM: o clique em Aprovar é tratado por código de interface dedicado. Não existe caminho técnico para o agente aprovar o próprio plano.
• Proteção de passos críticos. Passos marcados como críticos num playbook não podem ser removidos nem ter argumentos alterados sem uma ação explícita de "forçar" do usuário, que reconhece o risco.
• Coleta de input sempre supervisionada. Qualquer ponto do fluxo que precise de dados do usuário passa por ferramenta dedicada que só renderiza sim/não ou múltipla escolha. Uma mensagem terminada em "?" nunca dispara uma execução.
• Escopo restrito (guardrails). Um guardrail de tópico restringe o agente ao domínio de cibersegurança, bloqueando desvios tanto na entrada do usuário quanto na saída do modelo.

Taxonomia de ações: automatizadas, assistidas, proibidas

Toda operação da plataforma cai numa de três classes, e a matriz específica do cliente é homologada com o time do cliente na implantação.

O artefato formal desta taxonomia está no Apêndice A; a matriz específica de cada cliente (lista nominal de sistemas críticos, aprovadores, janelas) é detalhada e homologada com o time de segurança do cliente durante a implantação.

Integrações e conectividade.

EcoTrust CONNECT-AI (o conector in-tenant)

Conector distribuído como contêiner, instalado no ambiente do cliente, a via padrão de coleta e execução. O agente de IA nunca se conecta diretamente aos ativos: ele instrui o EcoTrust CONNECT-AI, que atua localmente por protocolos nativos do sistema operacional (SSH, WinRM, SSM). Em ambientes de nuvem AWS (transporte SSM), o conector usa a identidade da própria instância, sem credencial adicional. A conexão é outbound (do ambiente do cliente para a plataforma), o que favorece o isolamento de rede. A instalação é guiada passo a passo por skill, acessível a perfis não técnicos.

MCP interno e externo

O servidor MCP interno (Model Context Protocol, o protocolo aberto pelo qual agentes de IA consomem ferramentas) expõe os dados e conectores da própria plataforma como ferramentas do agente (inventário de frota, ativos por ambiente), com conexão gerenciada fora do turno de chat para não penalizar a latência.

Para integrar um sistema de terceiros, não se desenvolve um conector: conecta-se o servidor MCP externo correspondente, um gestor aprova, e as ferramentas ficam disponíveis ao agente. A montagem é por ferramenta (um servidor pode ter centenas de funções; monta-se só o necessário). O fluxo de aprovação: o usuário conecta o servidor, um gestor aprova, só então as ferramentas ficam disponíveis, sempre com posse por usuário e credenciais cifradas. A troca de dados com EDR/XDR também é suportada via API REST aberta e documentada.

Ecossistema conectável

Canais de saída (notificação e acionamento): e-mail, webhooks e mensageria corporativa (Microsoft Teams, Slack, Discord), com regras de escalonamento por severidade, criticidade e plantonistas configuráveis. Consolidação e premissa: eventos de segurança são consolidados em um repositório de eventos dedicado; o SIEM do cliente permanece como armazenamento principal e retenção histórica de logs, a plataforma opera sobre alertas e eventos correlacionados.

Segurança da informação.

Autenticação e autorização

• API: autenticação por token; modo de agente interno distinto da chave pessoal do usuário; CORS por allowlist em produção (nunca curinga); rotas de desenvolvimento falham fechadas em produção.
• Usuário (login): autenticação de usuário com MFA e integração LDAP.
• RBAC: segregação por perfis e papéis (administração, operação, consulta) com permissões granulares, incluindo restrição de acesso por dia da semana e horário.

Multi-tenância e isolamento

Cada cliente opera em ambiente de nuvem logicamente dedicado, com segregação lógica estrita entre clientes, criptografia e gestão de acessos documentada. O escopo de acesso é aplicado no servidor, a partir da credencial validada; recursos de um cliente são inacessíveis e invisíveis a qualquer outro (comportamento fail-closed).

Proteção de credenciais (cofre de chaves)

Credenciais de integrações são armazenadas cifradas, com decriptação restrita ao proprietário, sem exceções administrativas, nem gestor, nem administrador da EcoTrust. Segredos não persistem além do uso; rotação e revogação têm efeito imediato; qualquer falha na decriptação bloqueia a operação (fail-closed).

Isolamento de rede e fronteira de TO

A plataforma opera em nuvem e alcança o ambiente do cliente apenas pelo EcoTrust CONNECT-AI (conexão outbound). Não há conectividade direta da plataforma para a rede de TO/OT. O conector é a fronteira controlada entre cloud, TI e TO. A arquitetura não exige alterações estruturais na rede operativa nem instalação compulsória de sensores em TO: a visibilidade de TO é obtida pela ingestão, normalização e correlação de eventos das ferramentas já existentes. Por desenho, o EcoTrust CONNECT-AI permite ao cliente definir o grau de segregação, até o isolamento total: sendo o único ponto de contato e operando exclusivamente em conexões de dentro para fora, ele concentra o controle da fronteira em um único componente auditável.

Identidades não humanas e menor privilégio

Os agentes operam como identidades não humanas (NHI) gerenciadas: credenciais próprias, distintas das identidades humanas, com ciclo de vida controlado. O acesso a recursos segue o padrão de acesso privilegiado temporário (PAM just-in-time), concedido por operação e pelo tempo da operação, nunca permanente. As ações executáveis são limitadas a um catálogo determinístico (playbooks e ferramentas declaradas): o agente não dispõe de caminho para comandos arbitrários fora do catálogo aprovado, e cada uso de privilégio fica registrado na trilha de auditoria.

Guardrails e validação de entrada: guardrail de escopo (só cibersegurança) na entrada e na saída; sanitização de entrada; validação de URLs e destinos de conexões externas; redação de conteúdo sensível antes de qualquer telemetria.

Infraestrutura, implantação e continuidade.

Topologia em nuvem

A plataforma opera sobre serviços gerenciados de nuvem pública (AWS): computação em contêineres, bancos de dados, armazenamento, mensageria e gerenciamento de chaves.

• Backend agêntico: serviço de contêineres de longa duração (HTTP e streaming).
• TasksEngine: um contêiner efêmero por execução de playbook, disparado por fila de mensagens gerenciada.
• Estado durável: banco relacional gerenciado para o estado das conversas; banco NoSQL gerenciado para execuções, sessões e contadores; armazenamento de objetos para memória e artefatos; barramento de eventos em memória.
• Sandbox de código: ambiente gerenciado e isolado de execução de código, com teto de tempo.

Escalabilidade e atualização sem impacto

Cada execução é isolada em contêiner próprio, paralelismo natural, sem contenção entre execuções; o backend escala por serviço; o dado durável vive em serviços gerenciados que escalam de forma independente. O deploy é desacoplado da execução: ao atualizar o backend, a conexão do chat encerra, mas o worker continua a execução em andamento; o cliente reconecta e segue acompanhando ao vivo. Um mecanismo de liveness (lease com TTL) finaliza execuções órfãs de forma idempotente, uma queda nunca deixa recurso preso.

Modelo de release: componentes de conteúdo (Prompts, Skills, MCP, Sensor) e a Core são versionados de forma independente, uma capacidade pode ser liberada sem redeploy da plataforma inteira.

Dados: armazenamento, retenção, soberania e proteção.

Premissa do Agentic SOC: logs brutos, retenção histórica e centralização permanecem no SIEM do cliente, a plataforma não substitui o data store de logs. Retenção: TTLs de infraestrutura (chaves de execução, leases) e logs de infraestrutura com retenção por grupo.

Soberania e LGPD

Documentação completa de: região de armazenamento, componentes com dependência externa, criptografia em trânsito e em repouso, segregação de acesso e mecanismos de auditoria, em conformidade com a LGPD. Processamento e armazenamento em região de nuvem fora do território nacional, quando aplicável, é declarado, documentado e contratualmente assegurado. Quando requisitos de soberania o exigirem, a inferência dos modelos de linguagem pode ser executada em região de nuvem nacional (AWS América do Sul, São Paulo), mantendo dados e processamento de IA em território brasileiro.

Telemetria e proteção: rastreamento de execução por plataforma de observabilidade de agentes, analytics de produto e contadores de uso, tudo escopado por tenant. Redação de conteúdo sensível antes da telemetria (mascaramento); credenciais cifradas em cofre de chaves; tráfego interno cifrado; payloads grandes e imagens truncados nas trilhas de observabilidade.

Observabilidade, auditoria e rastreabilidade.

• Trilha de auditoria de ações. Cada execução gera um registro durável atribuído a usuário e thread, com as transições de status (aprovado → sucesso/erro/cancelado) em uma linha canônica. O identificador de thread amarra a execução ao usuário, painel, sessão e módulo. O histórico é exportável como evidência de auditoria.
• Traços de execução do agente. Traços de raciocínio e execução com marcação de tenant e módulo; painel de Observabilidade na própria interface (sub-abas Execuções e Traces), o cliente enxerga apenas o que é dele.
• Auditoria na Core. Trilhas de atividade de usuário, logs administrativos, logs de login e registro de ações de conexão MCP; criação, alteração e exclusão de entidades registradas como eventos. Logs técnicos e administrativos suficientes para auditoria e troubleshooting.

Relatórios, evidências e conformidade.

• Relatórios sob demanda: o usuário escolhe tipo e formato num seletor visual; a geração roda em sandbox e entrega um cartão de download. Formatos: PDF, XLSX, DOCX e CSV (otimizado para Excel), reunidos na área de Artefatos do módulo.
• Conformidade: auditoria de configuração contra benchmarks CIS; relatórios de conformidade incluindo LGPD; evidências técnicas, logs auditáveis, dashboards e relatórios de suporte a auditorias e governança sob NIST CSF, ISO 27001 e MITRE ATT&CK (IT/ICS). A gestão do ciclo corporativo de auditorias permanece com o cliente, a plataforma fornece evidência e rastreabilidade.
• Relatórios de incidente: relatório técnico detalhado com evidências e conclusões; sumário executivo para decisão; recomendações de mitigação e prevenção; relatório FAIR para board (CRQ).

Glossário.

• Agentic SOC: módulo agêntico de operações de segurança orientadas a eventos.
• AWU (Agent Work Unit): unidade de medição do trabalho agêntico executado (tratada na documentação comercial).
• Checkpointer: persistência durável do estado do agente em banco relacional gerenciado.
• CISA KEV: Known Exploited Vulnerabilities, catálogo da CISA de vulnerabilidades com exploração confirmada, usado como contexto de priorização.
• CRQ (Cyber Risk Quantification): módulo de quantificação financeira de risco (FAIR e Monte Carlo): risco cibernético traduzido em Reais.
• CTEM: Continuous Threat Exposure Management; ciclo de 5 fases que organiza os módulos.
• Cyber Risk Score: pontuação de risco por ativo e evento (A–F / 0–1000) com racional auditável, calculada pelo módulo EcoTrust GVul.
• Deep agent: padrão de arquitetura de agente com plano explícito, subagentes, espaço de trabalho e memória de longo prazo.
• EcoTrust Agentic OS: o sistema operacional agêntico da plataforma: runtime, governança, memória e conectividade que os módulos herdam.
• EcoTrust CONNECT-AI: conector in-tenant, distribuído como contêiner, que coleta e executa no ambiente do cliente sem agente nos endpoints.
• EcoTrust Core: a camada de dados multi-tenant da plataforma: ativos, findings, eventos, indicadores e relatórios.
• EPSS: Exploit Prediction Scoring System, probabilidade de que uma CVE seja explorada, usada na priorização.
• FAIR / Monte Carlo: metodologia e técnica de quantificação financeira de risco (módulo EcoTrust CRQ).
• HITL: Human-in-the-Loop; supervisão humana obrigatória para ações com efeito.
• MCP (Model Context Protocol): protocolo aberto pelo qual o agente consome ferramentas internas e externas.
• Native Services: as capacidades da plataforma publicadas como serviços de catálogo, cada uma com identidade, escopo, pré-requisitos e custo.
• NHI (identidades não humanas): identidades gerenciadas dos agentes, com credenciais próprias e ciclo de vida controlado.
• PAM just-in-time: acesso privilegiado temporário, concedido por operação e pelo tempo da operação, nunca permanente.
• Plan-mode: ciclo de vida de uma operação executável (planejar → aprovar → executar → mostrar).
• Playbook: descrição declarativa e versionável de uma operação em passos, a "receita" de um serviço.
• RBVM: Risk-based Vulnerability Management, priorização de vulnerabilidades por risco, entregue pelo módulo EcoTrust GVul.
• ReAct: laço de raciocínio do agente (raciocinar → agir → observar) que estrutura cada passo da operação.
• SBOM: Software Bill of Materials, inventário dos componentes de software de um ativo.
• scopeReview: a tela de revisão e aprovação humana de um plano.
• Skill: receita de procedimento carregada em runtime.
• TasksEngine / worker: o runner que executa playbooks longos em contêiner efêmero.
• Tenant: cliente com ambiente logicamente dedicado e isolado na plataforma.

Apêndice A. Taxonomia de ações da IA.

Artefato formal de Governança de IA, derivado do comportamento implementado, não de uma política escrita à parte. Na implantação, é detalhado e homologado com o cliente, incluindo a lista nominal de sistemas críticos, aprovadores e janelas.

Apêndice B. Modelo operacional do Agentic SOC.

A figura sintetiza como o módulo Agentic SOC opera o estágio SOC impulsionado por IA: a telemetria do ambiente e a exposição dos módulos CTEM sustentam uma consciência situacional contínua, o agente analisa e propõe, o humano valida e autoriza, e a execução volta ao modelo pelo EcoTrust CONNECT-AI. As cores marcam a classe de governança de cada etapa: verde para o que é automatizado, laranja para o que passa pelo gate scopeReview.