Estudo de caso: uma caixa de entrada triada por agentes de IA descartáveis

O e-mail de entrada é a entrada mais hostil que uma empresa processa: phishing, prompt injection, malware. Queríamos uma triagem por IA — classificação, resumos, ações sugeridas — sem nunca rodar um LLM em e-mail bruto dentro da nossa infraestrutura.

O design: cada e-mail é triado por um agente LLM descartável dentro de uma máquina virtual dedicada, protegida por cinco camadas de defesa independentes — ingestão livre de LLM, guarda contra injeção com anonimização de PII e quarentena, listas negras por locatário, uma VM isolada com apenas ferramentas em lista branca (sem shell, sem SMTP de saída) e uma guarda cross-tenant. Em qualquer anomalia, a VM reverte para um snapshot limpo.

Tem rodado em produção em caixas de correio da nossa própria empresa por meses de testes contínuos. O host nunca toca em e-mails brutos com um modelo, um e-mail comprometido não pode queimar nada além do seu próprio agente descartável, e o operador vê uma fila classificada e resumida em vez de uma caixa de entrada bruta.