SÃO FRANCISCO – Harness, a empresa AI Software program Supply Platform, anunciou hoje que está estendendo sua plataforma para cobrir todo o ciclo de vida de desenvolvimento de agentes de IA (DLC), dando às empresas um único conjunto de pipelines e controles para construir, testar, implantar e executar agentes da mesma forma que já enviam todo o resto.
Todas as empresas estão construindo agentes de IA, mas a maioria não consegue fazer com que eles passem por pilotos internos ou provas de conceito. De acordo com o Gartner®, “Apenas 8% das organizações possuem IA agente em produção”. A confiança das empresas no ciclo de vida de entrega de software program para o envio do código do aplicativo ainda não se estendeu aos agentes, prejudicando o ROI dos investimentos internos em IA. A verdadeira inovação chega quando uma empresa consegue administrar um agente ao vivo com a mesma confiança que tem no restante de seu software program.
“Quando iniciamos a Harness, a visão period uma segurança para o código”, disse Jyoti Bansal, cofundador e CEO da Harness. “Até recentemente, isso significava código de aplicativo. Hoje também significa código de agente, escrito por equipes de engenharia, produto, vendas e suporte, cada uma criando agentes para seus próprios fluxos de trabalho. Tudo o que você fez para entrega de software program na última década — governança, orquestração, segurança, testes — agora você pode fazer para agentes na mesma plataforma.”
Por que os agentes de IA quebram o ciclo de vida tradicional de entrega de software program
O software program tradicional funciona porque é previsível. O código do aplicativo é determinístico. Execute o mesmo teste no mesmo código duas vezes e ele produzirá o mesmo resultado nas duas vezes.
Os agentes não funcionam dessa maneira: o modelo de linguagem subjacente de um agente determine como concluir uma tarefa, e o mesmo agente, com a mesma entrada, pode escolher uma ferramenta diferente ou executar uma ação diferente de uma execução para outra. Um teste que passa uma vez não oferece garantia de que passará na próxima vez. Os incidentes deixam de ser reproduzíveis sob demanda, o que significa que o handbook padrão para detectar e corrigir bugs também não é transferido.
Os riscos aumentam com o tamanho do negócio. Um agente desonesto pode expor dados de clientes, violar uma política de conformidade ou realizar uma ação que ninguém aprovou. As empresas precisam de uma maneira de responder pelo que seus agentes estão fazendo, e o ciclo de vida tradicional de entrega de software program nunca foi criado para oferecer isso a elas.
Novos produtos e recursos DLC do Harness Agent
O Agent DLC preenche a lacuna entre construir um agente e entregá-lo com segurança à produção. O lançamento de hoje inclui cinco novos produtos e recursos que abrangem testes, implantação, operações e governança:
O Harness AI Evals torna a qualidade do agente mensurável, permitindo que as equipes definam conjuntos de dados de avaliação, conectem funções de pontuação e definam portas de qualidade que capturam regressões automaticamente sempre que um agente ou modelo muda.
As implantações de agentes estendem as versões canário, aprovações e proteções OPA que o Harness já aplica às implantações do Kubernetes para tempos de execução de agentes gerenciados, como Amazon Bedrock AgentCore e Agent Runtime do Google. Os agentes agora são enviados por meio de pipelines existentes, em vez de um fluxo de trabalho separado específico da nuvem.
AI Configs oferece suporte à liberação e gerenciamento de prompts e alterações de modelo em tempo de execução, apoiados pela mesma infraestrutura de sinalização de recursos que já gerencia liberações de código. As equipes podem testar o que apresenta melhor desempenho e reverter instantaneamente, sem reimplantar.
O AI Asset Catalog descobre automaticamente cada agente, habilidade e plug-in criados nos repositórios de uma organização e vincula cada um a um proprietário, para que nada seja enviado ou executado sem ser contabilizado.
O Harness AgentTrace registra o que acontece durante a execução de um único agente e em uma sessão completa de várias etapas, mostrando qual caminho um agente seguiu, onde ele ficou mais lento e como diferentes modelos ou prompts afetam o resultado. A Harness também está abrindo o código-fonte dos componentes básicos por trás do AgentTrace, incluindo aproveitar-sdk e aproveitar-evals, para que os desenvolvedores possam trazer os mesmos primitivos de rastreamento para seus próprios aplicativos de IA.
Além disso, os produtos Harness existentes já se estendem aos agentes sem exigir quaisquer alterações: Integração Contínua os constrói como qualquer outro serviço, Registro de artefato rastreia suas versões e dependências, Automação de testes de IA valida suas respostas em critérios de inglês simples, e Gerenciamento de custos de IA estende a visibilidade dos gastos a todos os agentes e modelos.
Protegendo o DLC do Agente
Os agentes escolhem sua própria abordagem e caminho para chegar lá, portanto, seu comportamento é difícil de prever e igualmente difícil de garantir. Eles expandem sua própria superfície de ataque conectando-se a ferramentas e APIs, gerando subagentes e herdando a confiança de cada modelo que tocam. As varreduras estáticas nunca foram projetadas para esse tipo de risco. A Harness está lançando novos recursos de segurança para preencher essa lacuna.
Shift-esquerda: restringe o que os agentes podem fazer antes de enviar.
A verificação primitiva sinaliza configurações incorretas nas habilidades, prompts e modelos do agente.
AIBOM captura cada modelo, ferramenta e dependência com a qual um agente foi construído.
O AI Testing executa agentes contra entradas adversárias e os 10 principais riscos do OWASP LLM e Agentic AI.
Direito de proteção: aplique políticas e mantenha a visibilidade quando elas estiverem ativas.
A descoberta de agentes e o gerenciamento de postura mapeiam continuamente os agentes à medida que eles se desenvolvem e como eles se conectam em toda a organização.
O AI Firewall aplica políticas em tempo actual contra injeção imediata, uso indevido de ferramentas e exfiltração de dados.
Juntos, esses recursos fornecem ao Agent DLC uma trilha de auditoria única, desde o desenvolvimento até a produção.
Construído na plataforma Harness
Aproveite o contexto e a inteligência integrados diretamente na plataforma com o Software program Supply Information Graph, que captura e conecta dados de todos os estágios do ciclo de vida da entrega, agora abrangendo aplicativos e agentes. As organizações que dependem de ferramentas isoladas não têm a mesma visão conectada.
Em junho de 2026, a Harness apresentou Agentes Trabalhadores Autônomosuma plataforma para construir e executar com segurança agentes de IA dentro de pipelines de entrega de software program. Os Agentes de Trabalho são executados como etapas governadas dentro desses pipelines, cobertos pelos mesmos controles que o Harness já aplica a cada implantação.
O Agent DLC estende o mesmo contexto e governança por todo o ciclo de vida do agente. Os pipelines, políticas, aprovações e evidências que já se aplicam ao código de uma organização agora também se aplicam aos seus agentes, portanto, portas de avaliação, aprovações de implantação e verificações de segurança são executadas como etapas dentro de um único pipeline, desde o momento em que um agente é criado até tudo o que ele faz posteriormente.
Disponibilidade
Os recursos DLC do Harness Agent estão sendo lançados agora para os clientes do Harness. Para uma análise completa do que está incluído em cada estágio do ciclo de vida, visite (página do weblog).
Como funciona o Harness AI Evals para testar agentes de IA?
O Harness AI Evals permite que as equipes definam conjuntos de dados de avaliação, configurem funções de pontuação e definam portas de qualidade que detectem automaticamente regressões quando um agente ou modelo subjacente muda. Ele aborda a natureza não determinística dos agentes baseados em LLM, onde a mesma entrada pode produzir saídas diferentes nas execuções.
O Harness Agent DLC pode implantar agentes no Amazon Bedrock AgentCore e no Google Agent Runtime?
Sim. O recurso de implantações de agentes estende versões canary do Harness, fluxos de trabalho de aprovação e proteções de políticas OPA para tempos de execução de agentes gerenciados, incluindo Amazon Bedrock AgentCore e Agent Runtime do Google, para que os agentes sejam enviados por meio de pipelines existentes do Harness, em vez de fluxos de trabalho específicos do provedor de nuvem.
Como o Harness protege os agentes de IA contra injeção imediata e vulnerabilidades de LLM?
O Harness apresenta recursos de segurança de deslocamento para a esquerda e de escudo para a direita. As ferramentas Shift-left incluem varredura primitiva para configurações incorretas, AIBOM para rastreamento de dependências e testes de IA contra os 10 principais riscos de LLM e Agentic AI da OWASP. Os recursos protegidos incluem descoberta de agente e gerenciamento de postura para visibilidade em tempo de execução e um firewall de IA que aplica políticas contra injeção imediata, uso indevido de ferramentas e exfiltração de dados em tempo actual.
