Soyio
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Runtime compliance para IA

Compliance à prova de agentes.

A Soyio verifica cada ação do seu agente contra o que cada pessoa autorizou, sob a regulação vigente, e guarda evidência assinada de cada decisão.

O problema

Seu agente pode chamar a ferramenta. Você consegue provar que ele tinha autorização?

Os agentes já enviam mensagens, fazem ligações e atualizam cadastros em nome da sua organização. Cada uma dessas ações usa dados pessoais de alguém.

Não são mais só as pessoas que falam com o seu agente. Os agentes pessoais delas também, em nome delas.

Seu agente responde aos dois. Antes de agir, ele precisa saber o que cada pessoa autorizou.

  1. 01

    Agem na velocidade da máquina

    Ligações, mensagens, análises de crédito e atualizações de cadastro, tudo com dados pessoais e em segundos.

  2. 02

    O consentimento fica fora do alcance

    Ele está na sua plataforma de consentimento e nos seus formulários. O agente não o consulta antes de agir.

  3. 03

    As regras mudam por país e por estado

    Horários permitidos, limites por canal e finalidades variam por jurisdição. Escrevê-las em prompts não escala.

  4. 04

    Não fica registro de por que agiu

    Quando um regulador ou um cliente pergunta, ninguém consegue mostrar o que o agente verificou antes de agir.

Um regulador não aceita que o modelo quase sempre obedece. Aceita um registro de que a ação proibida não pôde ser executada.

Um gate genérico pergunta se o agente pode usar a ferramenta. A Soyio pergunta:

Esta pessoa autorizou esta ação, para esta organização, com esta finalidade, por este canal, agora?

A Soyio responde antes que qualquer ação seja executada.

O difícil é saber o que cada pessoa autorizou, manter isso atualizado e conseguir provar. A Soyio já opera essa infraestrutura para consentimento, direitos dos titulares, verificação de identidade e registro das atividades de tratamento. Agora ela fica na frente de cada ação dos seus agentes.

Como funciona

Cada ação recebe uma decisão antes de ser executada

O modelo propõe e o harness decide. A Soyio fica nesse ponto, entre o seu agente e as ferramentas dele.

Seu agenteemail.send(lead_311)voice.call(lead_412)voice.call(lead_123)
SoyioVerifica consentimento, preferências de contato, jurisdição, canal, finalidade e horário.avalia cada açãolead_412 · em lista de exclusãolead_123 · sem consentimento para vozlead_123 · consentimento vigente
denyBloqueio diretoUma proibição não se negocia. A ação para e fica registrada.
allowTudo certoÉ executada com uma permissão restrita a essa ação.
requires_actionPode ser resolvidaA Soyio devolve o que falta e qual ferramenta resolve.
Ferramentas que a Soyio dá ao agenteconsent.requestPede consentimento por um canal legítimocontext.provideFornece o dado que faltaschedule.retryEspera a janela permitidaResolve e propõe de novo
  • 01Se uma verificação falha, a resposta nunca é allow.
  • 02Uma nova permissão não apaga uma proibição.
  • 03Uma recusa não volta a ser perguntada automaticamente.
Runtime compliance para IA

Compliance no momento da ação

Cada decisão se apoia em regras que a Soyio mantém atualizadas e em consentimentos que as pessoas realmente deram.

A regulação, já escrita

A Soyio mantém modelos de políticas por regulação, como os horários permitidos para ligações em cada estado dos EUA. Seu time constrói agentes, não regulamentos.

Um consentimento que o agente não consegue inventar

O pedido aparece no chat e a Soyio confirma a resposta, então um agente comprometido não consegue inventar um sim. Entre agentes, funciona com o protocolo da Soyio.

Evidência por padrão

Cada decisão fica assinada e encadeada à anterior. Nada é apagado nem reescrito, então seu time de compliance consulta o que aconteceu em vez de reconstruir.

Sobre os consentimentos que você já registra

Seus agentes leem as mesmas permissões já registradas por Consentimento, Cookies e o Gestor de Direitos. Uma revogação vale a partir da próxima ação.

O protocolo da Soyio

Um só protocolo. Muda quem responde.

Quando falta uma permissão, a Soyio não para no bloqueio. Ela pede a quem pode conceder, por um canal legítimo, e reavalia a ação com a resposta.

  • A2PAgente para pessoaA pessoa, em uma tela da Soyio, com identidade verificada.
  • A2AAgente para agenteUm mandato assinado. Se não houver, a pessoa aprova na Soyio e o agente recebe uma permissão restrita.
  • Só a próxima permissão

    Pessoa, finalidade, ação, canal e validade. Nada mais.

  • Fora do alcance do agente

    O agente não pode declarar que a pessoa aceitou.

  • Uma proibição não se negocia

    Ela nunca vira um pedido de permissão.

Para times de compliance

O que o seu DPO ganha

Cada ação de um agente fica com a decisão, o motivo e a evidência.

  • Cada decisão, consultável

    Você pode buscar decisões dos agentes por pessoa, finalidade ou canal.

  • Evidência pronta para auditorias

    Você pode exportar a evidência assinada quando um regulador ou um cliente pedir.

  • Políticas atualizadas

    A Soyio atualiza os modelos regulatórios e você aprova cada mudança.

  • Revogações imediatas

    Quando alguém retira o consentimento, vale a partir da próxima ação do agente.

Arquitetura

Roda junto ao seu agente. A Soyio o mantém atualizado.

O gate fica no seu ambiente, na frente de cada ferramenta que o seu agente pode usar. A Soyio envia políticas e permissões e recebe a evidência.

  • Pacote de políticas assinado

    O gate verifica a assinatura antes de aplicar uma política.

  • Permissões junto ao gate

    As permissões vigentes de cada pessoa ficam em cache no seu ambiente.

  • Mudanças na hora

    A Soyio envia ao gate cada novo consentimento ou revogação assim que acontece.

  • Evidência na Soyio, dados com você

    A evidência assinada sobe para a Soyio em lotes. As entradas e saídas das ferramentas ficam no seu ambiente.

Seu prompt não é um controle.

Ataques adaptativos superaram 12 defesas recentes contra jailbreaks e prompt injection, com taxas de sucesso acima de 90% na maioria (The Attacker Moves Second, 2025). O controle precisa ficar fora do modelo.

Aspecto Guardrails no prompt e regras escritas à mão Com a Soyio
Sabe o que a pessoa autorizouNãoSim, a partir do registro de consentimento
Fica atualizado quando a regulação mudaAtualizações manuaisModelos mantidos pela Soyio
Lida com consentimento ausenteFalha ou adivinhaIndica o que falta e como pedir de forma legítima
Resiste a um agente comprometidoFracoA pessoa responde em um fluxo que a Soyio controla
Evidência para uma auditoriaLogs dispersosUm registro assinado e imutável por decisão

Perguntas frequentes

Estas são as dúvidas que mais recebemos de times que constroem agentes. Se você tiver outras, escreva para nós.

É uma verificação que roda toda vez que um agente vai agir sobre os dados de uma pessoa. Antes que a ferramenta seja executada, a Soyio decide se essa pessoa autorizou a ação sob a regulação vigente e registra a decisão como evidência.

Não. Os guardrails controlam o que o modelo diz e faz. A Soyio acrescenta o que falta a eles: o consentimento de cada pessoa, as regras de cada regulação e a evidência de cada decisão.

Começamos pelas regras de que nossos design partners precisam, como os horários permitidos para ligações em cada estado dos EUA. Os lugares onde os agentes deles operam definem quais modelos vêm depois.

Em um chat, o pedido aparece na conversa e a Soyio confirma a resposta da pessoa: o agente nunca registra um sim por conta própria. Entre agentes, o agente da pessoa pede acesso pelo protocolo da Soyio. A pessoa aprova em uma tela da Soyio e o agente dela recebe uma permissão restrita e com vencimento.

Se falta, a decisão é requires_action: o agente sabe o que falta e como pedir. Se a pessoa revogou, a decisão é deny a partir da próxima ação.

O gate lê as permissões registradas na plataforma da Soyio. Se hoje você coleta consentimentos em outra ferramenta, mencione no formulário: conectar outras fontes é parte do que definimos com os design partners.

Um grupo de times que constroem agentes em organizações reguladas e que trabalham com a gente enquanto o produto ganha forma. Eles trazem casos reais e feedback, e o produto é desenhado em torno deles.

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