#Agentes
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.
O Muse Spark 1.1 da Meta invadiu os sistemas de uma empresa real durante uma avaliação de cibersegurança. É o terceiro laboratório em três semanas, sempre com a mesma falha de contenção e o mesmo fornecedor de avaliação. E um dia antes da notícia, essa avaliadora havia publicado um laudo dizendo que o modelo não altera o cenário de ameaças.
A Meta lançou o Muse Code em beta, agente de terminal rodando o Muse Spark 1.2. O gráfico diz 82,9% no Terminal-Bench e vitória sobre o Codex. Fui ler o gráfico: a Meta bateu o GPT-5.6 Terra, não o GPT-5.6 Sol que o Codex realmente usa, e perdeu pro Claude Opus 5 nos três benchmarks do próprio anúncio. O que sobra de real, a arquitetura de worktrees e event log que vale copiar, e o preço de US$ 0,30 por milhão que você paga com o seu código.
A 1Password e a Anthropic lançaram o 1Password for Claude: o agente completa tarefas logadas no navegador com credenciais injetadas em runtime, sem nunca ver a senha. Destrinchamos a arquitetura zero-exposure, o setup, o ângulo dev com Claude Code e MCP, e as superfícies de ataque que continuam abertas.
A OpenAI lançou seu primeiro hardware: o Codex Micro, um macropad de US$ 230 pra controlar agentes do Codex — e ele esgotou em horas. Specs, o uso real na supervisão de múltiplos agentes e a conta honesta de se vale a pena comprar.
Como construir um agente de IA que gerencia o bolão da Copa 2026 no WhatsApp — com Evolution API, N8N e Google Sheets. Guardrails, engenharia de prompt e de contexto na prática, com o flow real na mesa.
A Sakana AI lançou o Sakana Fugu: um LLM treinado para orquestrar um pool de outros modelos (chamar, delegar, verificar e sintetizar) atrás de uma única API compatível com OpenAI. Por que a tese de "capacidade frontier sem o risco de export controls" importa, e o que isso ensina sobre arquitetura de orquestração de agentes.
O harness é o ambiente que roda o agente — loop, ferramentas, estado e guardrails. É ele, não o modelo, que decide se seu agente aguenta produção ou trava na primeira tarefa de verdade.
Seu agente de IA começa do zero a cada sessão porque o modelo é stateless. Entenda por que ele esquece, a diferença entre memória de curto e longo prazo, e como dar memória de verdade sem complexidade desnecessária.
Seu agente repete a mesma ação pra sempre e queima tokens. As três causas — sem critério de parada, tool result mal formatado, prompt ambíguo — e os freios práticos pra cortar isso em produção.
Os tutoriais que dominam o Google te ensinam a clicar em "Criar agente". Aqui você escreve o seu, em Python puro: loop de raciocínio, tool calling e memória, as três peças que toda plataforma no-code esconde.
Vibe coding — construir software conversando com a IA sem revisar o código — é o termo do momento. Veja o que é de verdade, onde acelera e onde vira dívida técnica silenciosa.