A nova geração de agentes de IA está mudando a forma como interagimos com tecnologia. No entanto, essa evolução também traz riscos relevantes.

O OpenClaw é um exemplo claro disso. Trata-se de um assistente de IA capaz de executar ações reais de forma autônoma. Em poucos meses, o projeto ultrapassou 350 mil estrelas no GitHub e alcançou milhões de usuários globalmente.

Além disso, registrou quase 40 milhões de visitantes mensais. A China lidera a adoção, com forte apoio institucional de empresas como Tencent, Alibaba e ByteDance.

O que é o OpenClaw e como ele funciona

O OpenClaw é um framework open source que roda diretamente no dispositivo do usuário.

Ele se conecta a aplicativos como WhatsApp, Telegram, Slack e Discord. Dessa forma, consegue operar 24 horas por dia, executando tarefas automaticamente.

Entre suas principais funções, estão:

• Gerenciar e-mails
• Navegar na web
• Executar comandos no sistema
• Integrar APIs
• Manipular arquivos locais

Além disso, sua configuração inicial pode ser feita em cerca de 15 minutos. Ou seja, a barreira de entrada é extremamente baixa.

Os principais riscos de segurança

Apesar dos benefícios, o OpenClaw apresenta riscos estruturais importantes.

1. Acesso a dados sensíveis

Para funcionar corretamente, o agente precisa acessar credenciais, e-mails e arquivos locais. Isso aumenta a exposição de dados críticos.

2. Entrada de dados não confiáveis

O agente consome informações de fontes externas, como mensagens e sites. Portanto, pode ser exposto a conteúdos maliciosos.

3. Execução autônoma de ações

Além disso, o sistema pode agir sem validação humana. Isso inclui envio de mensagens, chamadas de API e execução de comandos.

Consequentemente, a combinação desses fatores cria uma superfície de ataque altamente perigosa.

O caso Summer Yue: quando o controle falha

Um incidente recente mostra como esses riscos se materializam na prática.

Em 2026, Summer Yue, diretora de segurança de IA, testou o OpenClaw em sua caixa de e-mails principal. Inicialmente, ela definiu uma regra clara: o agente deveria apenas sugerir ações, sem executá-las.

No entanto, algo deu errado.

Ao processar um grande volume de e-mails, o modelo atingiu o limite de contexto. Como resultado, parte das instruções foi descartada.

Consequentemente, o agente perdeu a restrição de segurança. Em seguida, deletou mais de 200 e-mails automaticamente.

Por que prompts não são segurança

Esse caso evidencia um ponto crítico: prompts não são controles de segurança.

Isso porque instruções em linguagem natural podem ser:

• Ignoradas
• Sobrescritas
• Compactadas

Ou seja, não são confiáveis como mecanismo de proteção.

Segundo especialistas, agentes como o OpenClaw devem ser tratados como execução de código não confiável com acesso privilegiado.

OWASP e o conceito de “Least Agency”

Diante desse cenário, surge a necessidade de frameworks de governança.

O OWASP Top 10 for Agentic Applications propõe o conceito de Least Agency. Em outras palavras, o agente deve ter apenas a autonomia mínima necessária.

Esse princípio é semelhante ao “menor privilégio” da cibersegurança tradicional.

Além disso, duas práticas ganham destaque:

Guardrails em tempo de execução

Controlam o comportamento do agente durante a execução. Diferentemente de prompts, não podem ser ignorados.

AI Red Teaming

Simula ataques para identificar falhas, como prompt injection e abuso de ferramentas.

Shadow Agentic AI: o risco invisível nas empresas

Outro problema crescente é a chamada Shadow Agentic AI.

Nesse cenário, colaboradores adotam agentes sem aprovação da TI. Isso acontece, principalmente, em busca de produtividade.

No entanto, o maior risco não é apenas o uso não autorizado.

Na verdade, o perigo está no excesso de autonomia — mesmo em sistemas aprovados.

O caso da Meta demonstrou isso claramente: o problema não foi a ferramenta, mas a falta de controle.

Governança: o verdadeiro diferencial competitivo

A adoção de agentes de IA é inevitável. Porém, o sucesso depende da forma como eles são governados.

Portanto, empresas precisam focar em três pilares:

• Visibilidade
• Controle
• Resiliência

Além disso, é essencial limitar a autonomia dos agentes desde o início.

Conclusão

Os agentes de IA já fazem parte da realidade das empresas.

No entanto, sua autonomia exige um novo nível de responsabilidade.

Mais do que inovação, o desafio agora é garantir segurança e controle. Afinal, agentes não apenas respondem — eles decidem e agem.

Por isso, a regra é clara: primeiro governar, depois acelerar.