Varejista holandês HEMA cria assistente interno de IA com Amazon Bedrock AgentCore para acabar com a fragmentação do conhecimento corporativo
A varejista holandesa HEMA, que soma mais de 750 lojas em diferentes países e quase cem anos de história, desenvolveu um assistente interno de inteligência artificial chamado HAL para resolver um problema comum em organizações de grande porte: a fragmentação do conhecimento técnico. A solução foi construída sobre o Amazon Bedrock AgentCore, plataforma da AWS voltada para agentes de IA, e adota o protocolo aberto MCP (Model Context Protocol), que padroniza a comunicação entre clientes de IA e ferramentas de backend. O objetivo é transformar buscas que consumiam horas em respostas instantâneas obtidas dentro das próprias ferramentas que os funcionários já utilizam no dia a dia.
O ponto de partida da HEMA foi um diagnóstico claro sobre o problema que enfrentava. A empresa já mantinha um catálogo de serviços bem estruturado, com mapeamento de equipes, serviços e APIs, além de dados organizados em um sistema de gerenciamento de informações de produtos e em tabelas de malha de dados. O entrave nunca foi a falta de informação, mas sim a dificuldade de acessá-la. Com o crescimento da equipe de engenharia, o modelo informal de simplesmente perguntar ao colega ao lado deixou de funcionar, e as respostas passaram a ficar dispersas em wikis, portais de TI e documentações que poucos profissionais sabiam navegar.
O desafio tinha duas camadas distintas. A primeira dizia respeito ao conhecimento estruturado de infraestrutura, que já estava em bom estado. A segunda, e mais crítica, envolvia o conhecimento procedural, ou seja, perguntas do tipo "como solicito acesso a uma API?" ou "qual é a regra para fazer X?", que não tinham um destino único. Para novos funcionários, o processo de onboarding tornava-se lento, as respostas eram inconsistentes dependendo de onde se buscava e havia uma constante troca de contexto que tirava os profissionais de suas atividades reais.
Para enfrentar esse cenário, a HEMA definiu dois objetivos complementares. O primeiro era consolidar o conhecimento fragmentado em uma fonte única e governada, papel atribuído ao HAL. O segundo era levar esse conhecimento até as pessoas nos ambientes em que elas já trabalham, sem criar mais um portal a ser acessado, função que ficou a cargo do protocolo MCP. Clientes compatíveis com o MCP, como o próprio chat do HAL, o ambiente de desenvolvimento Kiro e o Claude, conseguem consumir as mesmas ferramentas sem a necessidade de integrações personalizadas para cada aplicação.
A escolha pelo Amazon Bedrock AgentCore se deu por motivos práticos. A plataforma oferece o recurso Gateway, que transforma especificações OpenAPI, um formato padrão de descrição de interfaces de programação, e funções do AWS Lambda em ferramentas MCP automaticamente, eliminando a necessidade de escrever código customizado de servidor. Também oferece recursos de Identity, com autenticação gerenciada por tokens e OAuth2, um protocolo aberto de autorização, além de Runtime para hospedar o agente em contêiner, e Memory para manter o contexto das conversas. Juntas, essas funcionalidades permitiram à HEMA construir o HAL sem precisar operar uma infraestrutura própria de servidores MCP.
A construção do HAL aconteceu em duas etapas deliberadas. Na primeira, a equipe desenvolveu um assistente independente com interface de chat própria, baseada em Next.js, e um agente construído com o framework de código aberto Strands, hospedado no AgentCore Runtime. O agente acessa o conhecimento por dois caminhos: ferramentas locais para busca semântica diretamente nas bases de conhecimento e conexão via MCP ao Gateway do AgentCore para consultas a APIs internas, como o catálogo de serviços e dados de equipes. Antes de entrar em produção, o HAL foi implantado em ambiente de homologação e testado por engenheiros e usuários de negócio por um mês.
Na segunda etapa, o HAL foi aberto para clientes MCP externos, como Kiro e Claude, sem distribuir credenciais da AWS. Para isso, foi necessário criar um segundo Gateway autenticado por meio do Microsoft Entra ID, serviço de gerenciamento de identidades da Microsoft, já que um Gateway aceita apenas um tipo de autenticação de entrada. Esse Gateway externo compartilha apenas as bases de conhecimento em modo de leitura, mantendo a superfície de ataque separada do agente interno. A autenticação é intermediada por um proxy de autenticação MCP, que reconcilia as especificações do protocolo com os requisitos do Entra ID, incluindo o registro dinâmico de clientes.
Atualmente, o HAL atende diferentes perfis dentro da organização. Desenvolvedores utilizam a superfície técnica completa, com documentação, especificações de APIs, tópicos de Kafka, plataforma de streaming de eventos, e o catálogo de serviços. Product owners recorrem ao assistente para dúvidas procedimentais, enquanto analistas de negócio usam a ferramenta para entender quais serviços existem e quais equipes são responsáveis por eles. A distribuição interna é feita por meio de um conjunto de instruções compartilhado e mantido em fóruns mensais de desenvolvimento de IA da empresa.
O próximo passo da HEMA é transformar o HAL de uma camada de leitura em uma camada de ação. Como os portais internos já contam com APIs e autenticação single sign-on via Entra ID, a ideia é expor operações como provisionamento de novas contas na AWS diretamente pelo chat ou por agentes externos, sem que o usuário precise acessar portais específicos. A expectativa é que a mesma arquitetura que entrega respostas instantâneas sirva de base para a execução de solicitações operacionais no futuro.
