Abri o quarto episódio do podcast cel_agents com a pergunta que costuma vir à tona assim que a gente automatiza a construção e o teste de produtos financeiros com IA: até onde os agentes podem ir? Para falar de segurança, controle e governança, recebi de novo o Gabriel Zaninotti, AI Software Engineer da Celcoin, que no EP02 já tinha mostrado o que acontece do outro lado do prompt.
▶ Assista: https://www.youtube.com/watch?v=856aPbxSv94
O Gabriel partiu do contexto em que a gente opera. Num ambiente financeiro super regulado, crítico e com movimentações altas, o agente não pode ter o controle do dinheiro. Por isso ele não enxerga as credenciais, que são criadas dentro do ambiente da Celcoin e só valem para o sandbox. Mesmo ali, quem cuida da autenticação é a plataforma do cel_agents. O agente aprende a chamar as tools de que precisa para desenvolver e faz todo esse trabalho sem ver credencial nenhuma.
Isso deixa o alcance do agente bem definido. O agente do cliente consegue construir a aplicação, se credenciar, autenticar e fazer chamadas de teste. Tomar uma ação por conta própria ele não consegue: até para executar os testes depende de uma instrução do usuário e passa pela nossa pipeline.
A segunda camada são os escopos. No workspace, cada pessoa tem o seu papel, como dono, admin ou desenvolvedor. Do lado do agente, a autorização do MCP também é feita por escopo, e o acesso a credencial está entre os mais sensíveis. Quando perguntei se cada jornada ganha um MCP próprio, a resposta ajudou a mostrar o desenho: o MCP é um só, e quem delimita o trabalho é o projeto. O Gabriel usou o meu próprio sandbox como exemplo. Dentro dele eu crio os projetos, e quando o agente atua em um deles, sabe em que sandbox está, em que projeto e com quais produtos. Assim ele não pula de um projeto para outro nem mistura contextos.
Também fiz questão de lembrar um detalhe da arquitetura. Quem escreve o código é a LLM do cliente, num Cursor ou num Codex, e o MCP da Celcoin entrega a ela o contexto da nossa infraestrutura. Daí a importância de saber o que fica registrado do nosso lado. Para o Gabriel, a rastreabilidade é uma das partes mais importantes de qualquer processo automatizado, porque o perigo está em chegar a uma caixa preta onde ninguém enxerga o que acontece, e num processo financeiro isso pesa ainda mais. No cel_agents, as telas mostram o que foi feito e todas as chamadas de MCP ficam registradas numa linguagem que até quem não é técnico consegue ler. Por dentro, temos controle das tools que a LLM chama e das skills que ela usa.
Saio dessa conversa com uma ideia que está na base do cel_agents. A IA ganha espaço na infraestrutura financeira à medida que avança com controles claros, permissões mínimas e uma trilha que qualquer pessoa do time consegue seguir. O último episódio da série olha para onde essa transformação pode nos levar, e os anteriores, com o Rafael Zigart e com o Gabriel, estão reunidos na página do cel_agents.