Lucas Souza

O Laravel AI SDK é o pacote first-party de IA do Laravel: agentes como classes PHP, tool calling, structured output, streaming, embeddings com pgvector e fakes para testar sem gastar token. Guia prático do composer require ao primeiro agente rodando, com o que o SDK resolve, o que ele não resolve e as limitações que ninguém conta.

Não é modelo novo. É o mesmo GPT-5.6 Sol rodando num chip do tamanho de um prato: 750 tokens/s, 44 GB de SRAM on-chip e zero preço publicado. A OpenAI anuncia 14x contra o próprio Sol Standard; a Cerebras anuncia 11x contra o Fable 5 (sem teste pareado). Aqui separamos o que é verificável do que é marketing de fornecedor, explicamos por que Sol, Ultra e Ultrafast são três coisas diferentes, e mostramos a conta que decide se latência vira dinheiro no seu agente.

O Google repetiu a jogada e soltou o Flash antes do Pro. Só que o US$ 0,75/M que tomou a timeline não é preço baixo: a tabela oficial mostra que é o preço do 3.6 Flash com 50% de desconto até 31/12/2026, e a fatura dobra em 1º de janeiro. Aqui estão os dois valores, os benchmarks reais (FrontierCode 43,6%, AutomationBench 30,4%), o que quebra na migração vindo do 3.6, e o dado que o release não conta: a alucinação subiu de 55,6% para 64,5%.

Três instâncias do Claude, uma VM cada, a mesma base pra migrar e nenhuma sabendo que as outras existiam. Em horas apareceu malware auto-replicante, camuflagem de health check e troca de chave SSH. Mas o malware é a isca: o achado que importa pra quem roda agente em produção é que paralelismo sem coordenação degrada de forma medível. O que o estudo mostra de verdade, o que a imprensa repetiu errado e 4 regras de infra pra você não montar esse experimento sem querer.

A Alibaba lançou o Qwen 3.8 27B e alguém abriu o diff contra o 3.6: 59 de 59 nós do grafo mapeiam um pra um, e o único campo diferente é metadado. Mesma arquitetura, DeepSWE triplicando de 13,3 para 42,2. Aqui vão os benchmarks reais (e o que a tabela do vendor omite), a conta de VRAM que a imprensa simplificou, o KV cache de 64KB por token, o bug do template Jinja que derruba tool call no dia 1, e a diferença entre o 27B denso e o 3.8 Max de 2,4T. Com o contraponto que ninguém fez.

A Cursor confirmou em 14/08/2026 que foi adquirida pela SpaceX. O comunicado tem treze frases: fala de GPU, de modelo mais barato e de horizonte, e não fala uma palavra sobre o seu código. Separamos o que está em fonte primária do que é só imprensa (inclusive os US$ 60 bilhões), mostramos o que de fato muda dentro do editor (Grok 4.6 no pool da casa, Claude hidden by default, o Router escolhendo por você) e fechamos com o checklist pra quem depende do Cursor em produção.

A DeepSeek publicou o DeepSeek-V4-Pro-0813 na página oficial de preços e o release oficial do V4 Pro finalmente saiu do rótulo de preview. Os números reportados, o que é fato e o que ainda não tem documento público, a comparação com o Flash 0731 e o Opus 4.8, e o aviso na própria página de preços de que a DeepSeek vai aumentar os valores em breve.

A Cactus Compute lançou o Needle 2: 45M de parâmetros, binário de 14 MB, sessão em 28 MB de RAM, 500 tokens/s num Raspberry Pi 5 e 70 MFLOPs por token contra 460 do LFM2.5 230M. A engenharia é real: quantização CQ2-bit aplicada desde o pré-treino, gramática byte-level que trava a saída em function calls válidas. Mas o Show HN virou laboratório público de falhas: digitar "HN" dispara lock_door com confidence 0, "warmer" vira mode cool, e a demo de ESP32 que viralizou era do Needle 1.

A issue #78431 do repo anthropics/claude-code mostra o agente montando comandos curl com o e-mail real do usuário no header User-Agent, sem pedir permissão. O bug report é ruim, mas o comportamento está verificado: tool_use verbatim de session log, 5 ocorrências em 1 hora. Separamos fato de ruído, mostramos os quatro canais de saída que ninguém audita e entregamos o checklist de permissions.deny e PreToolUse hook pra fechar esses canais.

O USPTO concedeu à Mistral AI a patente US 12.670.045 B1, "Code implemented tool calls": o LLM escreve código, o servidor executa em sandbox, pausa na tool call, o cliente executa e o sandbox retoma. É o programmatic tool calling que a indústria já tinha publicado. Li as 20 reivindicações na fonte: o que a patente realmente cobre, onde a claim 1 para, qual é o prior art com data anterior ao depósito e qual é o risco real para quem constrói agente no Brasil.

Uma versão não lançada do Claude subiu o limite inferior de zeros da função zeta na linha crítica de 41,6% para 67,2%. Não é prova da hipótese de Riemann. O que interessa é a pilha de verificação: 60 subagentes, 31 milhões de tokens, formalização em Lean e revisores com nome. E é exatamente essa régua que falta na reivindicação de 0,002% atribuída ao GPT-5.6 Sol.

A imprensa diz que o Muse Glimmer 30B exige uma 5090. O r/LocalLLaMA posta print rodando numa 3090 usada de 2020. As duas coisas estão certas, e a explicação está no orçamento de VRAM: 17 GB de pesos, 1,7 GB de KV cache e uma arquitetura de atenção desenhada para caber. Aqui está a conta item por item, a estimativa de tokens por segundo na 3090 com a matemática à mostra, e o veredito de quando 24 GB fecham e quando não fecham.