23 resultados para orquestração
Segunda · 12 out
2026-10-12
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IA
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Pesquisa · IA
A evolução da inteligência artificial nas empresas está levando do modelo reativo de perguntas e respostas para a era da IA agêntica, com sistemas formados por múltiplos agentes digitais que raciocinam, consultam bancos de dados, chamam APIs externas e coordenam tarefas em segundo plano. Com isso, a infraestrutura deixa de atender apenas ao funcionamento do modelo e passa a precisar de camadas de orquestração, segurança, gerenciamento de memória, bancos de dados vetoriais, middleware e APIs.
A mudança de paradigma também altera a forma de dimensionar recursos: em vez de uma proporção histórica de 1 CPU para 4 ou 8 GPUs focadas em inferência, cenários de alta concorrência podem fazer a demanda por CPU superar a do acelerador gráfico. A avaliação de capacidade passa a considerar throughput por rack sob restrições reais de energia, conectividade de baixa latência e densidade de núcleos para evitar gargalos de latência e custos operacionais elevados.
#InteligenciaArtificial · #IAagente · #InfraestruturaDeTI · #GPUs · #CPUs · #ArquiteturaDeComputadores · #APIs
Quarta · 07 out
2026-10-07
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Eng · Dev com IA
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Engenharia · Software com IA
A reinvenção do time de desenvolvimento ganhou força com a adoção de coding agents e a ideia de que o trabalho pode sair do IDE e passar a ser guiado por specs e tickets. A apresentação cita as “oito etapas de agentic coding” ligadas a Steve Yegge e o avanço de plataformas de orquestração como o Gastown, além do crescimento rápido do uso de agentes no Cursor.
O cenário descrito aponta que, no Cursor, há mais requisições de agentes do que aceites de abas, com agent-driven development virando a maior parte do trabalho. A fala também reforça que, apesar da promessa de velocidade, a equipe precisa ajustar processos para manter segurança e garantir que “pessoas importam” enquanto agentes escrevem testes, fazem deploy e monitoram em produção.
#InteligenciaArtificial · #IA · #agentesDeIA · #agenticCoding · #desenvolvimentoDeSoftware · #devtools · #Cursor
Quinta · 01 out
2026-10-01
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Eng · Dev com IA
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Engenharia · Software com IA
A Progress Software anunciou novas capacidades na plataforma Progress Agentic RAG, voltada a agentes de IA e LLMs, com uma camada compartilhada de Agentic Knowledge para conectar conhecimento corporativo a experiências com IA. O pacote inclui um aplicativo nativo para Microsoft Teams, um Smart Agent para recuperação autônoma em múltiplas etapas e um plugin para WordPress para melhorar ingestão, fidelidade e governança do conteúdo.
Com a expansão do uso de agentes além do chat, a empresa destaca que equipes de engenharia costumam precisar criar lógicas de orquestração para cada sistema acessado e lidar com respostas incompletas quando o conteúdo é apenas pré-indexado. A atualização busca reduzir esse trabalho ao permitir que o Smart Agent planeje consultas, gere subperguntas, recupere informações em Knowledge Boxes, aplicações conectadas via MCP e fontes web, avaliando resultados até reunir dados suficientes, além de dar mais controle sobre como conteúdos do WordPress são indexados e atualizados.
#InteligenciaArtificial · #IAgenerativa · #RAG · #AgentesDeIA · #MicrosoftTeams · #WordPress · #ProgressSoftware
Domingo · 20 set
2026-09-20
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IA
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Pesquisa · IA
O Google lançou o AX, um orquestrador open para executar tarefas agentic em escala. A plataforma cria sandboxes para isolar código não confiável, prepara workspaces com repositórios e dependências e aplica políticas de rede para controlar acesso a hosts e portas.
Na prática, o AX permite declarar workspaces e tarefas em arquivos como o task.yaml, executar comandos via ssh e gerenciar o ciclo de vida com suspend e resume. A proposta é suportar até bilhões de tarefas por cluster, usando um runtime chamado Agent Substrate para suspender agentes ociosos e retomar rapidamente sem “cold start”.
#InteligenciaArtificial · #IA · #AgentesDeIA · #OrquestracaoDeAgentes · #Sandbox · #MLOps · #Google
Quarta · 16 set
2026-09-16
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Engenharia · Software com IA
Uma série do .NET Blog mostra como transformar um modelo em um agente em C# usando o Microsoft Agent Framework harness. O exemplo começa com um IChatClient e o envolve com AsHarnessAgent, definindo instruções e ferramentas como get_stock_price, além de recursos como planejamento e chamadas automáticas de funções.
Ao longo de quatro sessões de setembro, o projeto evolui de um agente mínimo para um assistente de educação financeira com web search, acesso a arquivos, memória durável, aprovações para ações arriscadas, skills, execução de código e observabilidade. A proposta é evitar que desenvolvedores reconstruam do zero o “loop” de orquestração, usando o harness para inspecionar, avaliar, governar e preparar o agente para deployment em Microsoft Foundry.
#InteligenciaArtificial · #IA · #DesenvolvimentoDeSoftware · #CSharp · #AgentFramework · #AgentesDeIA · #MicrosoftFoundry
Terça · 15 set
2026-09-15
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Eng · Dev com IA
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Engenharia · Software com IA
Agentes de voz enfrentam um problema de latência quando precisam executar tarefas reais, e Google e OpenAI lançaram soluções diferentes em poucos dias. A Google colocou no ar o Gemini 3.8 Live e o Gemini 3.8 Live Extended Thinking via Gemini API e Google AI Studio, enquanto a OpenAI lançou o GPT-Live-1 para manter a conversa em tempo real enquanto o trabalho acontece em segundo plano.
No Gemini 3.8 Live Extended Thinking, fala, raciocínio e execução de ferramentas ficam dentro de uma mesma sessão com chamadas assíncronas não bloqueantes, permitindo que o modelo continue falando. Já o GPT-Live-1 separa a conversa do raciocínio e das tool calls em uma camada de backend, exigindo mais orquestração na aplicação para coordenar contexto e lidar com interrupções, além de impactar custos e cobrança por minuto.
#InteligenciaArtificial · #IA · #AgentesDeIA · #VoiceAgents · #Latencia · #LLM · #DesenvolvimentoDeSoftware
Eng · Dev com IA
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Engenharia · Software com IA
A AWS lançou um novo padrão para o Amazon Step Functions que dá a agentes de IA da Amazon Bedrock AgentCore um papel no remanejamento de voos, mas mantém mudanças de reservas e pagamentos sob controle de código. No fluxo, os agentes sugerem novos itinerários e rascunham mensagens de compensação após uma interrupção de viagem, enquanto etapas determinísticas validam as propostas antes de qualquer alteração ou emissão de pagamento.
A proposta segue o princípio “agents propose, and deterministic code validates” e busca separar orquestração, validação e retries do nível de raciocínio do agente, registrando o histórico de execução para auditoria. Em paralelo, a AWS também reforçou o uso de raciocínio com execução de código em um case de Abnormal AI, citando o Amazon Bedrock AgentCore Code Interpreter como um ambiente para cálculos, processamento de dados e verificação programática antes de retornar resultados.
#InteligenciaArtificial · #IA · #AWS · #StepFunctions · #AgentesDeIA · #Bedrock · #CodeInterpreter
Domingo · 13 set
2026-09-13
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Eng · Dev com IA
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Engenharia · Software com IA
O GitHub lançou o Project HydraFusion, uma prévia de pesquisa do GitHub Copilot voltada a entregar “inteligência de codificação” em nível avançado por meio de orquestração de modelos em tempo de execução. O sistema avalia prompts com sinais explícitos de capacidade para tarefas como raciocínio em múltiplas etapas, geração de código, debugging estruturado e uso avançado de ferramentas, montando planos completos de execução com modelos de diferentes provedores.
O HydraFusion divide o fluxo em três padrões: Single (um modelo resolve direto), Cascade (um rascunho passa por um gate de qualidade e pode escalar) e Critique (um modelo rascunha, um critic independente avalia sem acesso a ferramentas e o modelo revisa). Em avaliações offline, o projeto melhorou a qualidade verificada no TerminalBench 2.1 em 4,9 pontos e reduziu o custo estimado em 67% vs. Claude Opus 5; no CheckpointBench, ficou praticamente empatado no score médio e reduziu custos em 65%. A prévia está disponível no Copilot para todos os tiers via /experimental no GitHub Copilot CLI, com cobrança pelos tokens dos modelos acionados.
#InteligenciaArtificial · #IA · #GitHubCopilot · #DesenvolvimentoDeSoftware · #Programacao · #AgentesDeIA · #LLM
Quarta · 02 set
2026-09-02
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Eng · Dev com IA
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Engenharia · Software com IA
O GitHub Podcast reuniu Marlene Mhangami, GPS e o time do GitHub para destrinchar termos de IA que estão entrando no desenvolvimento de software, como loop engineering, Ralph loops, squads, harness engineering e hill climbing. A conversa também abordou conceitos como forward deployed engineer e as diferenças entre closed models, open weights e open source models.
Loop engineering, por exemplo, propõe criar sistemas repetíveis para agentes em vez de prompts pontuais, com validação e escalonamento quando algo “trava”. Já squads e fleets descrevem fluxos com múltiplos agentes em papéis diferentes ou em paralelo, enquanto harnesses são o conjunto de ferramentas, permissões, memória e orquestração que colocam o modelo para funcionar; hill climbing entra como a prática de melhorar agentes e harnesses com feedback e evals.
#InteligenciaArtificial · #IA · #DesenvolvimentoDeSoftware · #AgentesDeIA · #LoopEngineering · #MLOps · #GitHubCopilot
Terça · 01 set
2026-09-01
1 matéria
IA
Pesquisa · IA
Coordenar diferentes agentes de IA passa a ser uma etapa mais complexa do que apenas escrever textos ou resumir documentos. A orquestração de agentes envolve definir quais sistemas participam do processo, distribuir responsabilidades entre eles e acompanhar o resultado de cada etapa.
Agentes são descritos como sistemas com autonomia para executar tarefas a partir de um objetivo, podendo pesquisar informações, analisar dados, escrever textos e usar ferramentas dentro de limites. Nesse modelo, o profissional responsável pela coordenação precisa entender o que entregar a cada agente, como validar o trabalho e intervir quando um resultado comprometer as etapas seguintes.
#InteligenciaArtificial · #IA · #AgentesDeIA · #OrquestracaoDeAgentes · #Automacao · #Produtividade
Sábado · 29 ago
2026-08-29
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Eng · Dev com IA
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Engenharia · Software com IA
Organizações de engenharia estão levando a IA agentica para dentro de suas plataformas de desenvolvimento para acelerar entregas e aumentar a produtividade. Em conversas com clientes, a The New Stack identificou três papéis comuns para agentes em uma plataforma agentic: como consumidores da plataforma, como componentes internos em workflows e como recursos com ciclo de vida próprio.
No primeiro caso, o agente age como “usuário” e precisa ler contexto real via um modelo API/MCP-first, além de acessar uma camada de contexto governada e ações de autoatendimento. No segundo, agentes rodam dentro da plataforma acionados por eventos, com orquestração, registro, identidade por agente e etapa com participação humana quando o risco é maior; no terceiro, a plataforma provisiona, governa e registra agentes como parte de um processo de AgenticOps, incluindo criação, publicação e credenciais escopadas.
#InteligenciaArtificial · #IA · #AgentesDeIA · #PlataformaDeDesenvolvimento · #DevOps · #AgenticOps
IA
Pesquisa · IA
A Nvidia passou a sustentar sua vantagem na IA para além das GPUs, com a expansão do foco em como os sistemas ao redor do processador conseguem operar com eficiência em data centers de grande escala. Após a concorrência de chips próprios de hyperscalers e a desaceleração recente das ações, a empresa reforçou um novo argumento: à medida que a computação de IA chega ao patamar de gigawatts, a orquestração do ambiente de execução fica mais complexa.
A companhia está lançando a arquitetura Vera Rubin, que combina a GPU Rubin com outras unidades, incluindo a Vera CPU, um acelerador de inferência Groq 3 LPX e racks para armazenamento e redes. A Vera CPU tem como foco coordenar o fluxo de dados para a GPU, e a Nvidia cita melhorias de até 3x nas operações, além de permitir extrair mais desempenho do flash sem gargalos; a disputa, segundo o texto, migra para a eficiência do sistema completo, não apenas para a GPU.
#InteligenciaArtificial · #IA · #Nvidia · #DataCenter · #GPUs · #InfraestruturaDeIA · #IAgenerativa
Segunda · 24 ago
2026-08-24
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Gestão com IA
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Gestão · Software com IA
Em projetos de IA, o “jeito certo” de construir muda em cerca de três meses: novos agentes de IA podem tornar a orquestração planejada por um trimestre mais pesada, padrões de recuperação podem alterar o que é considerado “bom” e técnicas de avaliação podem mostrar que métricas anteriores não mediam o que a equipe achava.
Para lidar com esse ritmo, a orientação é tratar decisões de direção como apostas separadas (compromissos caros de reverter e experimentos reversíveis), comunicar o roadmap como um conjunto de premissas — não certezas — e começar pelo menor caminho ponta a ponta, construindo a “fatia” mais fina antes de fechar uma direção completa.
#InteligenciaArtificial · #IA · #gestaoDeProjetos · #roadmapDeIA · #engenhariaDeSoftware · #avaliacaoDeIA · #agentesDeIA
Quinta · 20 ago
2026-08-20
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Eng · Dev com IA
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Engenharia · Software com IA
A Synthesized anunciou o Test Data Agent, uma infraestrutura para criar dados de teste realistas e condições de sistema usadas na avaliação de agentes de IA antes da implantação em produção. O produto entrou em disponibilidade limitada para clientes existentes e parceiros do ecossistema, com disponibilidade geral prevista para o terceiro trimestre de 2026. A empresa também está testando a tecnologia com parceiros de design de um banco global de nível 1.
O Test Data Agent foi pensado para funcionar junto a frameworks de desenvolvimento, avaliação, testes e orquestração de agentes, sem focar apenas em pontuar a saída do modelo. Ele prepara dados, relações de negócio, permissões e estados de aplicações para verificar se o agente consegue concluir processos corporativos corretamente, incluindo cenários normais, exceções, falhas e adversariais, com possibilidade de gerar dados sintéticos e preservar regras e integridade referencial.
#InteligenciaArtificial · #AgentesDeIA · #TestesDeSoftware · #DadosDeTeste · #MLOps · #QA
Sexta · 14 ago
2026-08-14
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Eng · Dev com IA
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Engenharia · Software com IA
O projeto Kubeflow divulgou atualizações técnicas para fortalecer IA distribuída e computação de alto desempenho em Kubernetes, incluindo o lançamento do Kale 2.0 e melhorias no Kubeflow SDK. O Kale 2.0 converte notebooks Jupyter anotados em pipelines prontos para produção, com suporte à arquitetura Kubeflow Pipelines v2, sem exigir código do KFP SDK. O Kubeflow Trainer também foi ampliado para unificar treinamento distribuído de IA e workloads de HPC, com suporte a MPI e integração com o Flux Framework.
As mudanças incluem suporte nativo a Spark no SDK, permitindo executar Spark no Kubernetes sem configurar infraestrutura, além de uma interface Python unificada para processamento, orquestração de pipelines, treinamento distribuído e tuning de hiperparâmetros. O projeto também prepara recursos como instrumentação OpenTelemetry e tracking com MLflow para observabilidade, e avança rumo à graduação na CNCF, com novas versões em desenvolvimento para o Kubeflow Notebooks v2 e atualizações em componentes como Hub (antes Model Registry) e o LLMInferenceService no KServe.
#Kubeflow · #InteligenciaArtificial · #Kubernetes · #MLOps · #IAgenerativa · #Spark · #LLM · #HPC
Terça · 11 ago
2026-08-11
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IA
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Pesquisa · IA
A conversa sobre infraestrutura de IA tem focado GPUs e TPUs, mas a The New Stack destaca o papel crescente das CPUs com a mudança de chatbots para agentes. Mo Farhat, da Google Compute Engine, compara a função do processador a um “controlador de tráfego aéreo” para orquestrar fluxos de trabalho de agentes, incluindo preparação de dados, busca semântica e execução de lógica de controle. Ele também cita que modelos de 6 a 8 bilhões de parâmetros podem alcançar cerca de 25 tokens por segundo em cargas especializadas, o que pode ser suficiente para alguns cenários de agentes.
Para rodar código com segurança, os agentes precisam de sandboxes e isolamento, e a Google aponta o gVisor como camada de isolamento entre aplicação e sistema operacional. No GKE Agent Sandbox, a empresa afirma que é possível criar 300 sandboxes por segundo por cluster, usando pod snapshots e warm pools para escalar sem manter todos os ambientes totalmente provisionados. A discussão inclui ainda as máquinas Axion, com promessa de até 2x de preço-desempenho e mais de 60% de eficiência energética, além de opções C4A e N4A para diferentes perfis de execução e custo.
#InteligenciaArtificial · #IA · #AgentesDeIA · #CPUs · #GoogleCloud · #GKE · #gVisor
Sábado · 08 ago
2026-08-08
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IA
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Pesquisa · IA
Por anos, GPUs dominaram a inferência de grandes modelos de linguagem, enquanto CPUs ficavam com tarefas de coordenação. Agora, a dinâmica está mudando: a Intel aponta que a razão CPU:GPU saiu de cerca de 1:8 no treinamento para algo próximo de 1:1, e em alguns cenários de agentes pode chegar a 4:1. O motivo é que a inferência deixou de ser “um prompt, uma resposta” e passou a incluir tool calls, raciocínio em múltiplas etapas e orquestração entre modelos menores.
Com agentes, o trabalho de lógica — como parsing, execução de código, chamadas a APIs, controle do loop e checagens de segurança — tende a pesar mais para a CPU, enquanto a GPU continua sendo a “força bruta” das matrizes do modelo. Para times que servem LLMs, isso pode alterar o dimensionamento de infraestrutura e o desenho do pipeline, reduzindo gargalos e melhorando custo/latência em produção.
#LLM · #inferência · #CPUvsGPU · #AI agents · #tool calling · #orquestração
Sexta · 07 ago
2026-08-07
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Eng · Dev com IA
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Engenharia · Software com IA
Coinbase, Shopify e Ramp estão desenvolvendo agentes internos para apoiar o desenvolvimento de software, mas sem abandonar totalmente ferramentas comerciais. A Coinbase criou o Forge para transformar relatos de bugs em pull requests com integração a Slack, GitHub e Linear, incluindo validação e até build para revisão no mobile. A Shopify desenvolveu o River, que atua em um ambiente de engenharia reproduzível e já participa de 1 a cada 8 pull requests mescladas. A Ramp criou o Inspect, que executa em sandboxes com máquinas virtuais parecidas com o ambiente local e integra Datadog, Sentry e LaunchDarkly.
A tendência é que as empresas passem a “insourcer” o harness do agente — o ambiente de execução com contexto, permissões, orquestração de workflow e verificação — enquanto modelos de fundação continuam sendo fornecidos por players como Anthropic, OpenAI e Google. Na prática, isso muda o jogo para devs: o controle de custos, segurança e roteamento do modelo fica mais centralizado na plataforma, e os assistentes comerciais tendem a complementar fluxos interativos no editor/terminal.
#AI coding agents · #DevTools · #MLOps · #Software engineering · #LLM orchestration · #Anthropic
Quinta · 06 ago
2026-08-06
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Eng · Dev com IA
Engenharia · Software com IA
Uma equipe da Brex descreveu um padrão para construir workflows de IA que funcionam tanto em produção quanto em rotinas de avaliação (evals) offline. A ideia é separar a “lógica de orquestração” (passos, ordem e ramificações) do runtime: a mesma lógica roda sem mudanças em ambientes duráveis e também em loops leves para testar centenas de variações. O artigo explica por que engines focadas em execução durável (com persistência e replay) tornam as evals caras e lentas, enquanto harnesses leves não garantem resiliência para agentes longos.
Na prática, isso reduz bugs causados por divergência entre o que foi avaliado e o que vai para o ar—já que existe apenas uma versão da lógica. Para devs, a arquitetura precisa “forçar” o caminho correto (build falha se alguém escrever código não-agnóstico) e aceitar um custo: a orquestração perde acesso direto a recursos nativos de cada runtime, exigindo uma camada intermediária para novas capacidades. O resultado é um fluxo mais confiável para ajustar prompts e modelos sem sacrificar estabilidade em produção.
#AI workflows · #LLM evals · #workflow engine · #TypeScript · #Temporal · #Vercel AI SDK · #MLOps
Terça · 04 ago
2026-08-04
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Eng · Dev com IA
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Engenharia · Software com IA
Um artigo da The New Stack aponta que modelos como Claude, Gemini e GPT-5 conseguem executar tarefas do SDLC (planejamento, coding, testes, validação e documentação), mas “quase nenhum” deveria ser usado para tudo. A discussão migra de preocupações de segurança e privacidade para um risco mais estrutural: quando a IA chega à produção, o problema tende a ser a arquitetura do sistema de entrega, não o texto gerado pelo modelo.
A proposta é tratar a entrega de software com IA como uma “cadeia de suprimentos” (supply chain), com agentes e modelos especializados por etapa — por exemplo, um para unit tests, outro para code review, outro para validação e conformidade — orquestrados com governança e visibilidade. Para times dev, isso muda a prática: em vez de um único modelo “faz-tudo”, a eficiência, o custo e o controle passam a depender de orquestração, especialização e políticas aplicadas ao pipeline.
#InteligenciaArtificial · #SoftwareDelivery · #LLM · #AIagents · #MLOps · #DevSecOps
Segunda · 03 ago
2026-08-03
3 matérias
IA
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Pesquisa · IA
Alex Karp, CEO da Palantir, voltou a criticar os “laboratórios de IA de fronteira” em carta trimestral a acionistas. Após um 2º trimestre recorde, a empresa reportou US$ 1,9 bilhão (R$ 9,7 bilhões) de receita, alta de 93% ano a ano, e US$ 1,1 bilhão (R$ 5,6 bilhões) de lucro. Na carta, Karp afirmou que existem “tons e subtons marxistas” no setor e questionou se empresas estariam “comprando um futuro” que beneficia “adversários”.
Ele também descreveu o modelo desses laboratórios como uma migração de propriedade intelectual e know-how para construir negócios que não dependem mais dos clientes. Para o mercado, a mensagem reforça a pressão por controle de dados, governança e redução do risco de “exaustão de IA” (prompts, orquestração e contexto), temas que devem pesar nas escolhas de devs e times de tecnologia ao adotar plataformas e serviços de modelos.
#Palantir · #InteligenciaArtificial · #LLM · #governancaDeDados · #AIstrategy · #OpenAI · #Anthropic
IA
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Pesquisa · IA
Após um trimestre forte, o CEO da Palantir, Alex Karp, voltou a alertar que os “frontier labs” de IA seriam pouco confiáveis para empresas. Em carta a acionistas, ele associou o avanço de grandes modelos a “tons marxistas”, sugerindo que alguns desenvolvedores pretendem capturar os meios de produção de supostos parceiros.
Mesmo com a crítica, a Palantir reportou resultados recordes: no 2º trimestre, US$ 1,9 bilhão em receita (+93% na comparação anual) e US$ 1,1 bilhão de lucro. A mensagem para o mercado é clara: mais do que escolher um modelo, empresas devem exigir controle sobre dados, prompts e orquestração — temas que tendem a ganhar peso nas decisões de compra de tecnologia.
#Palantir · #AlexKarp · #IA · #LLM · #governança de dados · #enterpriseAI · #OpenAI · #Anthropic
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Engenharia · Software com IA
A Microsoft colocou o Agent Framework em disponibilidade geral (GA) em 2 de abril de 2026, saindo da fase de SDK para um runtime suportado em produção. No Build 2026 (2 e 3 de junho), a empresa também estabilizou o Agent Harness, conectores do GitHub Copilot SDK e do Claude Agent SDK, além de padrões de orquestração multiagente. O harness funciona como um único binário em desenvolvimento local, containers e ambientes hospedados, com recursos como invocação de funções, persistência de histórico por chamada, compactação de contexto, memória de arquivos, busca web, aprovações de ferramentas e telemetria via OpenTelemetry.
Na prática, o foco muda de “como construir agentes” para “como executá-los com governança”. Com o Foundry Hosted Agents como alvo gerenciado (cobrança por consumo), times conseguem aplicar políticas e observabilidade já existentes ao tráfego de agentes, incluindo coding agents de terceiros, sem criar integrações separadas. A Microsoft também destaca diferenças de segurança operacional: o harness controla loops para evitar execuções sem freio, enquanto abordagens dependentes do host podem parar mais tarde.
#Agent Framework · #AI agents · #OpenTelemetry · #GitHub Copilot SDK · #Claude Agent SDK · #multi-agent orchestration · #Foundry Hosted Agents