AgentOS da openJiuwen permite que agentes criem, instalem e revertam plugins autonomamente

A Moonshot AI lançou os Kimi Hosted Agents — um serviço em nuvem que empacota o ambiente de execução do agente, ou 'harness', como um produto gerenciado. Isso permite que as empresas evitem a necessidade de criar e manter esse nível de infraestrutura por conta própria, de acordo com informações da IT Home e da documentação da empresa sobre a plataforma aberta.

Esta oferta é posicionada como 'Harness as a Service' (Harness como Serviço). As equipes podem configurar agentes na infraestrutura Kimi e obter um ambiente 24 horas por dia para executar tarefas longas e colaboração entre vários agentes.

As empresas têm a capacidade de direcionar agentes para sistemas internos para realizar monitoramento, pesquisa e atividades operacionais, ou integrá-los em produtos disponíveis para clientes, como assistentes de suporte ou pesquisa. Os Kimi Hosted Agents fornecem sandboxes isolados com controle de acesso à rede, limites de sessão que os operadores podem interromper a qualquer momento, bem como logs de execução que podem ser exportados para auditoria. De acordo com a IT Home, o custo do sandbox é de 0,072 yuans por hora mais a taxa do modelo e dos plugins.

A plataforma atualmente inclui mais de 140 habilidades e mais de 30 plugins, cobrindo busca na web, consultas a dados profissionais, documentos de escritório e geração de conteúdo. Os desenvolvedores também podem conectar suas próprias ferramentas, fontes de dados e serviços MCP. Um componente de segurança adicional, o Kimi Inference Hook, permite que um serviço de segurança próprio ou de terceiros da empresa verifique as entradas das tarefas e os resultados das ferramentas antes de cada chamada ao modelo, garantindo que apenas conteúdo em conformidade com as regras da empresa chegue à inferência. Este hook está disponível apenas para clientes que passaram pela verificação da empresa.

A documentação oficial também descreve opções de implantação autônoma de ambientes, onde as ferramentas do sandbox funcionam em máquinas controladas pelo cliente, enquanto a orquestração permanece na plataforma. Além do ambiente de execução gerenciado, a Moonshot lança a primeira série de modelos oficiais de agentes. A IT Home destaca oito modelos financeiros que cobrem modelagem, pesquisa profunda, resumos matinais, rastreamento de IPO e monitoramento de portfólio; a documentação menciona um conjunto inicial mais amplo de 12 modelos, incluindo gerenciamento de jogos e resposta a incidentes SRE.

Este lançamento expande a linha de produtos Kimi, de modelos e agentes de desktop a um ambiente de execução gerenciado, que, segundo a Moonshot, a empresa manterá e atualizará. Isso ocorreu um dia depois que a Huawei Ascend anunciou o suporte a inferência de dia zero para o modelo Kimi K3.1 Pro de peso aberto, destacando a tendência mais ampla de simplificar o lançamento de agentes Kimi em ambientes de produção.

A openJiuwen, uma comunidade de agentes abertos apoiada pela Huawei, lançou o Hyper-Agent — uma arquitetura de enxame que move agentes de sessões de chat individuais para chats de trabalho grupais reais, transformando-os em funcionários digitais permanentes. Isso foi relatado pelo IT Home no âmbito da publicação da comunidade.

A funcionalidade está disponível no openJiuwen WorkSwarm, cujo código está aberto no GitHub sob o nome JiuwenSwarm. A principal mudança reside na alteração do princípio de conexão dos agentes com as sessões. Em vez de um agente estar vinculado a uma única conversa, o Agente Persistente mantém sua identidade e estado, executando continuamente tarefas, enquanto as sessões se tornam um recurso básico que o sistema distribui, planeja paralelamente e retoma mantendo o contexto.

O sistema inclui um gateway que conecta aplicativos de mensagens instantâneas e uma interface web, além de um AgentServer, que cuida do planejamento de agentes e sessões de trabalho. De acordo com a comunidade, este desenvolvimento é uma evolução do trabalho anterior sobre Sessões Persistentes e permite que um único agente execute várias tarefas em diferentes chats de grupo de terceiros.

No WorkSwarm, os usuários criam esses agentes através do centro de funcionários, usando modelos de especialistas prontos ou criando-os do zero. Ao configurar, são especificadas as responsabilidades, estilo de trabalho, requisitos de entrega, habilidades, conectores, fontes de conhecimento e até mesmo uma caixa de correio dedicada. Quando a janela de contexto se aproxima do seu limite, o agente muda para uma nova, transmitindo um resumo de objetivos, progresso e próximos passos, e recupera o histórico arquivado se necessário.

Existem dois modos de operação: o modo passivo responde apenas a menções, e o modo adaptativo decide ignorar a mensagem, responder ou intervir, com base em seu papel e no andamento da conversa. O painel de atividade exibe a atividade de cada agente, o uso de tokens e o tempo de resposta recente.

O mesmo agente pode operar em aplicativos de escritório, como Feishu e DingTalk, recebendo uma solicitação em um canal e fornecendo o resultado em outro. Para troca de informações entre grupos, é necessária aprovação: os usuários verificam o grupo de origem, o destinatário e o conteúdo, concedendo permissão única ou permanente, que pode ser revogada posteriormente.

Membros da equipe também podem executar o WorkSwarm em seus próprios dispositivos, permitindo que agentes em servidores em nuvem e PCs pessoais colaborem no mesmo grupo, utilizando arquivos e ferramentas autorizados localmente.

Para projetos de maior escala, o WorkSwarm utiliza o chat de grupo SwarmEngine, que une usuários, agentes persistentes, especialistas individuais e equipes de especialistas em um único espaço. A equipe de especialistas tem um líder que assume tarefas, relata o progresso e organiza a entrega, enquanto os membros da equipe trabalham em segundo plano. Especialistas podem ser recrutados de agentes de terceiros, como Codex e Claude Code, e misturados com funcionários digitais internos.

A comunidade observa que os planos futuros incluem a possibilidade de coordenação de recursos computacionais pessoais e de cluster, aprendizado ativo e recuperação de falhas para garantir uma colaboração mais duradoura.

A NetEase Yidun, uma divisão de segurança de conteúdo e riscos nos serviços corporativos da NetEase, apresentou seu sistema de produtos com IA nativa na World Internet Conference Light of Internet Expo em Wuzhen, em 3 de novembro de 2026, conforme relatado pela Sina Tech e IT Home.

A empresa afirma que a segurança deve mudar do controle sobre o que a IA diz para o controle sobre o que ela faz, já que os agentes têm acesso a sistemas corporativos, ferramentas e bases de conhecimento.

Zhu Haoci, vice-gerente geral de serviços corporativos da NetEase e líder da Yidun, apresentou um modelo bidirecional: usar IA para reforçar o trabalho de segurança e aplicar ferramentas de segurança para restringir o funcionamento da IA dentro de limites definidos. Ele observou que os riscos atuais incluem geração de conteúdo por IA, deepfakes, fraude automatizada, evasão de restrições de modelos (jailbreaks), vazamento de dados confidenciais e execução de ações pelos agentes fora de suas permissões.

O sistema de produtos consiste em três níveis. O primeiro nível abrange a segurança de conteúdo e dados de IA, incluindo análise e moderação de conteúdo de IA, bem como o agente de moderação CMA. O segundo nível é dedicado à segurança de interação e identificação e inclui controle de riscos de negócios, impressões de dispositivos, CAPTCHA comportamental e proteção contra spoofing facial DeepGuard. O terceiro nível é responsável pela segurança de modelos e agentes, fornecendo mecanismos de proteção de grandes modelos, plataforma de segurança de agentes e verificação da cadeia de suprimentos de agentes.

Na exposição, o sistema recebeu a certificação da primeira versão. No nível de agentes, os mecanismos de proteção filtram dados de entrada e saída do modelo, enquanto o Agent Guard verifica se as ações do agente correspondem às intenções do usuário, garante o cumprimento das permissões, marca chamadas de ferramentas de risco e bloqueia comportamentos.

A plataforma de segurança de agentes detecta ativos de IA utilizados, escaneia cadeias de suprimentos de Skill e MCP, e protege contra vazamento de dados confidenciais. Ela visa a IA sombra — ferramentas usadas pelos funcionários sem o conhecimento do departamento de TI, oferecendo opções de bloqueio, verificação, notificação e mascaramento de dados.

A Yidun forneceu exemplos da eficácia de outros produtos. O CMA combina um modelo interno de segurança de conteúdo com modelos menores especializados e opera 24 horas por dia. A empresa informou que, ao analisar reclamações de um cliente que processa mais de 2,5 milhões de tickets mensalmente, a pré-visualização inicial do CMA combinada com verificações humanas reduziu o tempo médio de verificação de 35,7 minutos para 12,3 minutos com 99,2% de precisão. O DeepGuard, que procura conteúdo improvável e não apenas rastros conhecidos de falsificação, recebeu a mais alta avaliação na avaliação de anti-spoofing facial da Academia Chinesa de Tecnologia da Informação e Comunicação e demonstrou 99% de completude e 96% de precisão contra ataques de captura de tela em testes de fase.

Em um fórum separado, Rao Xiaoyan, chefe do departamento de segurança de conteúdo da Yidun, declarou que instruções maliciosas podem estar ocultas em páginas da web, arquivos, APIs, ferramentas ou respostas MCP, portanto, os sistemas devem distinguir entre dados de tarefas e comandos comportamentais. Ela descreveu a implementação de proteções contra injeção antes das chamadas de modelos e antes da construção de contexto, bem como a verificação de saídas à medida que são transmitidas: o conteúdo suspeito é enviado para verificação, e o conteúdo de alto risco é rejeitado.