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https://github.com/a3data/a3data-kiro-poc


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## Contexto

Este repositório demonstra como o **Kiro** pode ser utilizado pela **A3** como
uma **camada de governança, controle e padronização de comportamento de IA**,
independente do modelo utilizado (Amazon Bedrock, OpenAI, etc).

O objetivo não é treinar modelos ou criar prompts complexos, mas sim mostrar
como o Kiro permite que o negócio **defina regras claras de comportamento**
para agentes de IA, garantindo previsibilidade, segurança e alinhamento
com processos corporativos.

> O modelo gera a resposta.
> O Kiro governa o comportamento.

---

## Objetivo

Demonstrar, de forma prática, que o Kiro permite:

- Controlar **como a IA responde**, e não apenas o que ela responde
- Centralizar regras de negócio fora do prompt
- Reutilizar comportamentos em múltiplos casos de uso
- Garantir consistência entre diferentes modelos de IA
- Evoluir agentes de forma segura e auditável

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## Conceito-chave

No Kiro:

- O **prompt não é o centro da lógica**
- O **modelo não decide sozinho**
- O **negócio governa o comportamento**

Isso permite criar agentes mais previsíveis, confiáveis e alinhados
com padrões corporativos.

---

## Como o Kiro atua

### Power
Define **o que o agente pode fazer**.

Exemplo:
- “Gerar resumos”
- “Consultar estoque”
- “Analisar documentos”
- “Recomendar ações”

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### Steering
Define **como o agente deve se comportar**.

Exemplo:
- Tamanho máximo da resposta
- Tom de linguagem
- Foco em negócio
- Restrições de conteúdo
- Padronização de saída

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### Agent Hooks
Atuam como uma **camada de controle adicional**, permitindo:
- Validar respostas
- Ajustar formato
- Bloquear conteúdos indevidos
- Garantir conformidade com regras internas