#Multi-agent
A Anthropic publicou os resultados do Claude Mythos em criptoanálise: uma simetria inédita no HAWK, aceleração de 200 a 800 vezes no AES reduzido e um ataque prático ao LEA. Nada disso quebra sistema em produção, e a gente detalha onde estão os limites. Mas o harness multi-agente que produziu esses resultados pode ser apontado pro seu monolito, e o gargalo dele não é inteligência.
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.
O GPT-5.6 saiu do preview: desde 9 de julho, Sol, Terra e Luna rodam no ChatGPT, na API e no Codex. Preços, o modo Ultra com subagents cooperando e os primeiros testes independentes — que contam uma história menos bonita que o marketing.
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 que são sistemas multiagentes, quando vale dividir o trabalho em vários agentes e como orquestrar de forma assíncrona com asyncio. Arquitetura orquestrador-worker, o padrão de produção da Anthropic e quando NÃO dividir.
O Claude Fable 5 durou três dias disponível antes de ser bloqueado pelo governo dos EUA. Enquanto isso, o OpenRouter publicou dados que mudam a pergunta: e se painel de modelos baratos já superar qualquer frontier solo em deep research?
Três arquiteturas multi-agent que sobreviveram a um projeto Laravel em produção: Orchestrator-Worker, Hierarchical e Swarm. Tem código real (Prism PHP, PrismAgents, Bus::batch, State Machine), o anti-padrão dos "4 prompts em paralelo" e o custo medido (hierarchical 30% mais barato).
RH pede 5 anos em IA agêntica para um campo que não tem 5 anos. A escala real é outra. Mapa de 6 senioridades de AI Engineer no Brasil em 2026 com entregáveis por nível, faixa salarial e o critério de promoção que recrutador respeita.
Recrutador olha 11 segundos. Notebook de fine-tuning de Llama no Colab não convence ninguém. Cinco projetos pequenos que provam skill real de AI engineer e cabem em 1 a 3 fins de semana cada.
Padrão pesquisador, executor e validador na prática. Por que três Claudes especializados batem um agente gigante em qualidade e travam menos no limite de contexto. Com números reais publicados pela Anthropic.
BMAD promete um time agil de IA com personas para cada papel. Em termos de SDD, e Spec-Driven com mais cerimonia. Mapeio onde isso vale o overhead e onde so vira cerimonia que atrasa entrega.
Quando vale a pena quebrar o agente único em sub-agentes especializados (search, judge, writer) e quando isso vira complexidade desnecessária. Padrão de orquestração com Claude, custo real em tokens e quando voltar para single-agent.