#Agentes
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.
A semana inteira em um diagrama só — as seis camadas de uma arquitetura de agentes de IA (modelo, contexto, tools/MCP, RAG, guardrails, observabilidade), como se encaixam e um checklist de produção pra defender o agente numa code review.
RAG não é memória, e confundir os dois quebra seu agente. O que é RAG, como funciona por dentro, e onde ele termina e a memória (e o fine-tuning) começam.
No RAG clássico a busca acontece sempre. No agentic RAG o agente decide se busca, o que busca e quantas vezes, tratando a recuperação como uma tool. Veja o padrão de código e, principalmente, quando esse poder vale o custo.