qm: o que muda na prática — e o que ainda precisa ser provado

O que aconteceu

Harness multiusuário de agentes para trabalho empresarial, operável via Slack e web. Cada pessoa, canal, grupo ou projeto possui escopo próprio de memória, arquivos, credenciais, permissões, crons, apps web e sandbox durável. O core é agnóstico de fornecedor e suporta Pi, OpenCode, Codex e Claude Code.

O problema que isso tenta resolver

Quando vários funcionários e departamentos usam agentes, memória, credenciais, arquivos e permissões tendem a se misturar. QM cria isolamento por pessoa e espaço colaborativo, administração central, skills compartilháveis e execução persistente com políticas de segurança.

Por que merece atenção

A análise da Saraiva.AI identificou a seguinte aplicação possível: Camada de execução multiusuário para Empresa.AI OS e OpenWork Teams: criar agentes por departamento e pessoa, integrar Slack/web, manter sandboxes e memória isolados, liberar skills por grant e permitir que Codex/Claude Code operem o mesmo core sem aprisionamento a um único fornecedor.

O que ainda precisa ser provado

A operação exige Postgres, infraestrutura de sandbox e cloud do operador (targets documentados incluem Fly/AWS). O modo Auto usa classificação de conteúdo externo; o modo Strict pausa tool calls e o modo Dangerous reduz proteções. Credenciais são usadas em nome do usuário e todas as ações precisam de auditoria. O repositório não fornece workflow de produção pronto e a implantação deve validar isolamento, secret handling, prompt injection, custo e recuperação.

Decisão Saraiva.AI

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Curadoria Saraiva.AI

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