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Uma semana no AI Agents é como um ano no software tradicional.
Aqui está tudo o que aconteceu esta semana em AI Agents from Ramp, Agno, AgentOps, NVIDIA, AutoGen, Context Suite, Replit, Nebius, Firebase, Pipedream, Trae, & mais. 🧵
(guardar para mais tarde)

2/
@nvidia revelou uma pesquisa inovadora que permitirá aos usuários obter respostas instantâneas para perguntas do tamanho de uma enciclopédia
A técnica permitirá que os agentes rastreiem meses de conversas ou revisem milhões de linhas de código de computador

8/07/2025
E se você pudesse fazer a um chatbot uma pergunta do tamanho de uma enciclopédia inteira e obter uma resposta em tempo real?
Consultas de token de vários milhões com 32x mais usuários agora são possíveis com o Helix Parallelism, uma inovação da #NVIDIAResearch que impulsiona a inferência em grande escala.
🔗
5/
Blog v2.0 @AgentOpsAI agora ao vivo! 🖇
Aproximando-o um pouco mais do mundo da observabilidade de agentes, infra e operações. @n_sri_laasya

10/07/2025
Blog v2.0 @AgentOpsAI agora ao vivo!
aproximando-o um pouco mais do mundo da observabilidade de agentes, infraestruturas e operações

6/
@Firebase está avançando no desenvolvimento de IA agentic com o Firebase Studio. 🚀

10/07/2025
Estamos avançando no desenvolvimento de IA agentic com o Firebase Studio. Obtenha os detalhes da última atualização ↓
7/
Conheça @contextsuite, o primeiro pacote de escritório de IA.
A humanidade gasta 2,5 trilhões de horas por ano em trabalho de escritório. O contexto pode one-shot a maior parte dele. @josephsemrai

8/07/2025
Conheça o Context, o primeiro pacote de escritório de IA.
A humanidade gasta 2,5 trilhões de horas por ano em trabalho de escritório. O contexto pode one-shot a maior parte dele.
Bem-vindo à era do vibe-working.
Inscreva-se hoje ou marque @contextsuite com um prompt.
9/
@kevinlu625 apresenta o Orchids - a primeira ferramenta de IA do mundo que permite conversar com IA para criar aplicativos e sites que não parecem "gerados por IA".

8/07/2025
Apresentando o Orchids - a primeira ferramenta de IA do mundo que permite conversar com IA para criar aplicativos e sites que não parecem "gerados por IA".
Em benchmarks internos, o Orchids tem um desempenho quase 3x melhor em tarefas gerais de criação de aplicativos e sites do que qualquer outra ferramenta no mercado.
Se você não acredita em nós, experimente o aplicativo orquídeas [ponto] :)
Comente "orquídeas" e nós lhe daremos 2 dias de créditos ilimitados.
10/
@Trae_ai Trae-Agent de código aberto. Você pode chamar 'git clone' 'cd trae-agent' agora! 🔥

4/07/2025
Nós abrimos o Trae-Agent.
Você pode todos 'git clone' 'cd trae-agent' agora
11/
Se você quiser acelerar maciçamente sua iteração no envio, você tem que usar o playwright MCP e dizer ao seu agente como usá-lo em seu AGENT(.)MD (ou regras do cursor/claude/gemini)
@ryancarson

10/07/2025
Se você quiser acelerar maciçamente sua iteração no envio, você tem que usar o mcp do playwright e dizer ao seu agente como usá-lo em suas regras (ou cursor/claude/gemini)
Desbloqueio ENORME
12/
Crie um agente de tíquete de suporte ao cliente com saída estruturada usando o Google Agent Development Kit (ADK) 100% código aberto. 🤝 @Saboo_Shubham_
@AgentOpsAI suporta nativamente o Google ADK.

6/07/2025
Crie um agente de tíquete de suporte ao cliente com saída estruturada usando o Google Agent Development Kit.
Código 100% Opensource com tutorial passo-a-passo:
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@tryramp – o primeiro passo para a orquestração agente. @diegozaks
A plataforma de operações financeiras tudo-em-um que poupa tempo e dinheiro às empresas. Com a confiança de 40.000+ equipas.

10/07/2025
A UX da IA ainda não existe.
Imaginação, gosto e obsessão pelo ciclo de feedback agente-humano – é assim que vamos acertar. Conheça o primeiro passo de @tryramp na orquestração agente.
Alerta de spoiler, não é só bate-papo.
14/
Este Claude MCP AI Agent substitui as suas equipas de operações de $200K+.
Ele auditou todo o negócio de @aryanXmahajan, encontrou 12 gargalos e construiu seus 5 agentes n8n prontos para produção.

9/07/2025
Este Claude MCP AI Agent substitui as suas equipas de operações de $200K+.
Eu provavelmente não deveria estar compartilhando o sistema exato de graça ...
enquanto eu estava tentando pegar Pikachu às 3 da manhã no Pokemon Go, ele auditou todo o meu negócio, encontrou 12 gargalos e me construiu 5 agentes n8n prontos para produção
o ganho de eficiência é absolutamente insano
A maioria dos fundadores queima meses contratando consultores de operações que cobram US $ 500 / hora apenas para dizer o que está quebrado
Este sistema agentic faz todo o seu trabalho em minutos
Veja o que acontece quando você o implanta:
→ executa auditoria completa de business intelligence em 3 minutos (o que leva semanas para consultores)
→ identifica 12+ gargalos de fluxo de trabalho que matam sua eficiência
→ arquiteta sistemas agenticos personalizados sob medida para o seu negócio
→ cria 5+ agentes de IA autônomos com tratamento avançado de erros
→ cria uma camada de orquestração inteligente sincronizando tudo junto
→ oferece transformação operacional completa em menos de 10 minutos
toda a auditoria que os consultores cobram US$ 50 mil por enquanto acontece em 10 minutos
ZERO conhecimento técnico necessário
ZERO consultores caros necessários
ZERO meses de idas e vindas
Basta descrever sua configuração atual e vê-la construir seu império agentic
A matemática é estúpida simples:
Salário de US$ 200 mil da equipe de operações vs implantação única de MCP
São US$ 16.600 economizados mensalmente
O sistema inclui:
- analisador inteligente de pilha de negócios
- AI de deteção de gargalos
- Arquiteto Agente Personalizado
- construtor de agentes autónomos
- documentação completa de implantação
Este é o edifício exato do sistema de infraestrutura operacional de 7 dígitos
e você está recebendo de graça
Seguir + RT + comentário "MCP" & Vou enviar-lhe o guia de configuração COMPLETO esta noite
não durma com isso
cada semana que você espera é 30 + horas de trabalho manual que você nunca vai voltar
15/
@mckaywrigley compartilha seu tutorial de 1 hora sobre como usar o Claude Code para notas e pesquisa. 📝

10/07/2025
Aqui está o meu tutorial de 1 hora sobre como usar o Claude Code para notas e pesquisa.
10x as suas notas com:
- Fluxos agenticos centrais
- comandos personalizados
- tags/links automatizados
- subagentes
- Utilização da nuvem
- STT
O objetivo é "pílula-agente" sobre o futuro do trabalho.
Assista a 10 dicas + demonstrações em 61min.
16/
@JulianGoldieSEO compartilha este novo sistema 🤯 operacional de IA

9/07/2025
Este NOVO Sistema Operativo AI é INSANE! 🤯
Quer o guia completo? DM eu.
17/
@JulianGoldieSEO testou todos os construtores de sites de IA, e há apenas um criado que ele realmente usaria - MiniMax.

8/07/2025
MiniMax é o James Bond dos agentes de IA.
Eu testei todos os construtores de sites de IA.
Apenas um criou algo que eu realmente usaria.
Indicadores de Qualidade Minimax M1:
→ Execução de design perfeita em pixels
→ Elementos funcionais interativos
→ Integração multimédia profissional
→ Otimização de layout responsivo
→ Geração de conteúdo real
Salve esta avaliação, ela guiará sua seleção de 📐 ferramentas
Quer o guia completo? DM eu. 📥
20/
@nebiusaistudio blog: Agente 101 – Lançando agentes de IA de produção em grande escala 🤖
Tudo alimentado pelo Nebius AI Studio – mais de 30 modelos de código aberto, inferência rápida, níveis de custo-efetivos e compatibilidade perfeita.
Obrigado por incluir @AgentOpsAI!

11/07/2025
🤖 Novo no blog da Nebius: Agente 101 – Lançando agentes de IA de nível de produção em grande escala
De prova de conceito a sistemas de nível de produção, analisamos toda a pilha:
✅ LLMs
✅ Frameworks: @crewaiinc, @LangChainAI, @Google ADK, @AgnoAgi
✅ Observabilidade: @helicone_ai, @AgentOpsAI, @keywordsai
✅ Fundamentação em tempo real: @Linkup_platform
✅ Memória, uso de ferramentas, avaliações e mais
🧠 Tudo alimentado pelo Nebius AI Studio – mais de 30 modelos de código aberto, inferência rápida, níveis de custo eficazes e compatibilidade perfeita.

21/
"A fiabilidade é o nome do jogo para os agentes, e é improvável que seja resolvida apenas ao nível do modelo no futuro próximo.." @anaganath

6/07/2025
Confiabilidade é o nome do jogo para agentes, e é improvável que seja resolvido puramente na camada de modelo no futuro próximo. Isso está criando brotos verdes para os construtores de infraestrutura, com algumas tendências interessantes começando a surgir:
1. Simulação como IC para agentes:
a) Os dados mais valiosos hoje são os dados de trajetória, ou seja, coleções de tarefas (P) -> {t1, t2... mapeamentos tk}. Com mais dados de trajetória, os agentes podem ser melhorados com técnicas como a RFT.
b) Como essas trajetórias podem ser bastante específicas para os dados subjacentes de uma empresa (D), você precisa ser capaz de realmente simular o comportamento dos agentes dentro do seu ambiente versus confiar em dados de trajetória 3P.
Então, como você poderia fazer isso?
- Manter um agente e registro MCP para uma empresa, e um ambiente de preparação. Bootstrap uma camada de metadados que contém o objetivo de cada agente, as ferramentas às quais ele tem acesso, o escopo de cada agente vis.a.vis cada ferramenta etc. Seu SDK pode precisar gerar servidores MCP em tempo real para determinados aplicativos internos.
- Executar cenários em preparo para cada agente, fornecendo variações de prompt / tarefa, inspecionando as chamadas de ferramenta produzidas e avaliando o desempenho em relação a uma função de recompensa multiobjetivo (por exemplo, desempenho em relação ao objetivo, minimização de invocações de ferramentas).
- Um componente crítico é fornecer com precisão funções de recompensa quantificáveis para cada agente que desbloqueiam evals de alta fidelidade e fecham o ciclo para CI confiável.
- Tudo isso precisa ser produzido: infraestrutura fácil de adotar que os desenvolvedores podem ampliar, mas com baterias incluídas. Você pode começar a ver um novo paradigma se formando — não testes de unidade para código, mas aproveitamentos de simulação para agentes.
O que acontece quando você obtém dados de trajetória?
2. As empresas passarão para "lagos de contexto":
- Uma camada de memória evolutiva e consultável que serve como um hub para trajetórias de agentes enriquecidas por dados corporativos armazenados no lago delta / SNOW. Uma combinação potente de uma base de conhecimento, um cache semântico e um log de execução.
- Leituras extremamente rápidas para recuperação de tempo de inferência que suporta QPS alto.
- Como mencionado em um post anterior, o cache semântico (oportunidade realmente interessante para startups) agrupará pares tarefa-trajetória (por exemplo, via k-means), permitindo recuperação rápida e "fusão de resultados" durante o planejamento ou seleção de ferramentas.
Os agentes mergulharão no lago de contexto constantemente. A busca de contexto de alto QPS e baixa latência se tornará tão importante quanto a pesquisa de incorporação rápida é hoje.
3. A autenticação do agente torna-se uma preocupação de primeira classe:
-Os modelos de chave OAuth e API tradicionais são quebrados quando os agentes agem em nome dos usuários e de si mesmos, em sessões de longa duração.
-Você precisa de uma estrutura para identidade, delegação e escopo do agente, que ofereça suporte a coisas como permissões no nível da ferramenta, credenciais associadas a tarefas e gráficos de delegação.
Estamos entrando em uma era em que testar software significa simular comportamento, consultar software significa recuperar contexto e proteger software significa autenticar agentes autônomos.
22/
@jxnlco compartilha por que seus agentes de codificação não precisam mais de rag e o que está acontecendo com o rag. 💭

11/07/2025
Por que seus agentes de codificação não precisam mais de RAB
Nik Pash, da Cline, explicou por que ele não recomenda mais o RAG para agentes de codificação autônomos, e seus pontos bateram mais forte do que eu esperava.
A camada de aplicação está a diminuir. Toda a engenharia inteligente que construímos em torno do LLMS continua a tornar-se obsoleta à medida que os modelos melhoram.
O que está acontecendo com o RAG:
As janelas de contexto expandiram-se drasticamente, tornando a incorporação de pesquisa desnecessária
Os agentes de codificação funcionam melhor com acesso direto a arquivos do que incorporações em partes
As alucinações nem sequer são um problema quando se define a temperatura para 0
As preocupações de segurança com a incorporação de armazenamento são significativas
Em vez de trapo, agentes de codificação modernos como Klein usam o que Nik chama de "integridade narrativa". permitindo que o agente explore o código organicamente através de ferramentas como grep, lendo arquivos na íntegra e seguindo sua própria linha de pensamento. Isso imita como os engenheiros seniores realmente trabalham.
Até Boris, do Cloud Code, admitiu que tentou o RAG e o abandonou. o padrão é claro.
Quando o RAG ainda faz sentido:
restrições de orçamento (a incorporação da pesquisa usa menos tokens)
Lagos de dados não estruturados massivos
alguns casos de uso não codificados
mas para equipas de engenharia sérias? Pare de distrair seus agentes de codificação com a pesquisa de incorporação. Deixe-os ler o código diretamente, construir a compreensão naturalmente e executar com foco.
A verdadeira questão não é se o RAG está morto, é se você ainda está agarrado a soluções desatualizadas quando abordagens mais simples agora funcionam melhor.
23/
@AgentOpsAI está pronta para iniciar projetos de integração para o nosso produto de hospedagem de agentes. DM me se você está olhando para produzir o seu agente. 📩
@braelyn_ai @AlexReibman @ssslomp

11/07/2025
AgentOps está pronto para começar a integrar projetos para a nossa hospedagem de agentes. Envie uma mensagem direta se estiver a procurar produzir o seu agente.
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