IA Sob Controle - Inteligência Artificial
216: Tess, a plataforma de colaboração de modelos e agentes, com o CEO Ricardo Barros
14 Jan 2026
Chapter 1: What is Tess and how does it innovate in AI collaboration?
Olá, bem-vindas e bem-vindos à edição de quarta-feira, edição de entrevista do IA Sob Controle, o seu podcast com overfitting de informações sobre o mundo da inteligência artificial. Eu sou o Marcos Mendes e tenho, claro, assim como toda semana por aqui, o Fabrício Carraro, viajante poliglota, host do podcast Carreiras Sem Fronteiras e Program Manager da Alura. Fabrício, tudo bem? E aí, Marcos, chegando para mais uma entrevista aqui...
com uma empresa brasileira, um CEO brasileiro aqui, de uma empresa que tem feito bastante barulho aí nesses últimos anos aqui no Brasil, nesse mundo da IA. Sim, a gente vai falar com o Ricardo Barros, ou Rica Barros, como ele preferir, CEO da Tess AI. Ricardo, bem-vindo ao IA Sob Controle. Fala, pessoal. Prazer enorme estar aqui com vocês.
Boa, bem-vindo ao podcast e eu vou definir errado, você vai me ajudando a gente a explicar certo, tá? A sua plataforma. A gente já falou sobre alguns dos seus concorrentes aqui, já vem falando sobre eles há algum tempo, porque tem o desafio das pessoas assinarem uma IA e usarem o que ela tem a oferecer e que, de certa forma, elas estão abrindo mão de assinar as outras todas e você está disponibilizando por meio da Tessa AI uma espécie de um agregador de uso de IAs, mas tem um conceito um pouquinho diferente só da assinatura
mensal, né? Dada essa introdução, quer explicar certo agora o que vocês fazem? Claro, claro, claro, sem problema. Olha, a gente tem uma plataforma que é voltada para a colaboração dos modelos, é um conceito um pouco diferente. Acho que no mundo de IA existe, sem sombra de dúvida, a vertical da agregação e colaboração, sendo que na agregação existem muitos players no mercado e
majoritariamente brigando muito pela questão de quantidade de integrações versus preço, então o jogo de preço é muito sensível, e do outro lado existe a briga de horizontal e vertical, então o TES é uma plataforma voltada para colaboração nos modelos, que são pouquíssimas plataformas hoje no mundo, então
Como a gente tem a Manos AI, tem o Cursory, o Lovable, já numa outra linha mais verticalizado, mas ainda assim, né? São plataformas que não se limitam só a integrar modelos, mas trabalham rotineiramente para que os modelos melhorem a comunicação entre si, né? Então, para que o ChatGPT, dentro dessa plataforma, possa performar melhor do que nele mesmo.
Então, por exemplo, isso acontece quando você permite um chat IPT comunicar com o Clóide, quando os modelos podem conversar entre si, você consegue levar o dilema de performance para um outro patamar. Exemplo de benchmarks que dá para se aplicar. Então, assim, é quase isso que você falou, mas o único ponto que eu pôria aí que é mais voltado para a colaboratividade do que uma simples agregação, que é um mercado já, assim, na nossa visão, muito lotado.
Então, basicamente, seria um agentão com todos os modelos ali plugados, algum orquestrador por trás disso que vai escolhendo qual faz melhor o quê. É, exatamente. Eu entendo, assim, vamos lá, eu comecei minha carreira de IA já tem quase 20 anos, já tem 17 anos, então eu não entrei no mundo da IA por conta do hype, por conta de tudo estar acontecendo, comecei como pesquisador na UFRJ, publiquei alguns artigos acadêmicos, então IA foi um assunto que
A minha segunda empresa de IA é um assunto que sempre me atraiu, uma coisa que eu realmente larguei minha faculdade para trabalhar com isso. Então eu tenho uma visão da IA um pouco mais matemática do que... Por isso que, de fato, a visão agêntica para mim da IA, colaborativa, é uma visão que é o único caminho da minha forma de enxergar, matemático inclusive, para uma performance nível profissional.
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Chapter 2: What challenges do users face with AI subscription models?
o jogo, e a galera mais ilimitada vai usar uma série de subterfúgios normalmente para conseguir dar uma IA, que tipicamente é muito caro você dar uma IA, é limitado o pessoal para dar por 100 reais, 80 reais, acaba fazendo uma série de coisas. Então a sua análise de uma espécie de agentão está correta, é isso, quase como um Generic AI Agent, o GAIA, a sigla GAIA.
Exatamente, interessante. E, bom, a gente vem falando sobre esse mundo dos agentes já há alguns anos, né? A palavra virou hype desde lá de, sei lá, 2023, quando a gente entrevistou o Rafael, o Rafael Love, de Stanford, que ele publicou o paper de DPO, ele falou, ó, o futuro é agentes de IA, isso em 23. E a gente falando, putz...
vai chegar, chegou, né? 25 foi, tem sido o ano das IAs, dos agentes de IA, na verdade, e o André Carpatti falou até recentemente que, na verdade, ele acha que essa aqui vai ser a década dos agentes, não 2025, 26, o ano dos agentes, né? E quando a gente pensa em implementação disso, a gente começou a ver lá atrás também uma galera começando a tentar...
criar frameworks para juntar todas essas coisas, então a gente viu Crew.ai, Langchain, Langgraph, Langflow do brasileiro também, tanto o Crew.ai quanto o Langflow brasileiros, e muitos outros, o Google ADK, as empresas grandes tentando entrar nessa brincadeira também, e tem gente que faz o próprio porque fala, putz, isso aqui para mim acaba sendo muito limitado,
Então, quando você pensou, putz, eu estou aqui na parede, vou criar a Tess, a Tess vai ser isso, vai ser uma ferramenta que vai integrar muitos modelos diferentes, de muitos tipos também. Quando você pensou em fazer isso, vocês iniciaram por um desses frameworks, ou desde cara já falaram, não, vamos criar uma coisa própria, e como é que está isso hoje, final de 2025, começo de 2026?
Então, só para dar uma ideia, em 2019 eu dei uma palestra dizendo porque que em cinco anos as pessoas iam estar trabalhando com algum tipo de assistente de ar, e na época isso foi publicado, o pessoal falou, você é maluco, você tem aquele negócio falando de carro voador, na cabeça das pessoas era meio carro voador, mas para a gente que já está no métier, vamos falar, a gente tem uma visão de ar...
E IA é uma coisa meio inevitável, eu larguei a faculdade porque para mim IA era uma forma mais elegante de se calcular muitos problemas matemáticos, então não era tipo metaverso que naturalmente depende de uma mudança de paradigmas da sociedade e das pessoas, mas é isso. Então assim, a visão agêntica começou, vamos falar assim, começou com o orquestrador da TES, que é um projeto que já tem quase 10 anos,
Então, lá atrás eu tinha, na minha cabeça, até para uma questão matemática, quando a gente pensa em modelagem de inteligência artificial, você nunca resume a um modelo de treinamento, né? Então, dá para entender de uma maneira muito clara que se a gente quiser analisar vision, se você quiser fazer um trabalho de geração de imagem, de vídeo,
você vai precisar de modelagens distintas, né? Então, na minha cabeça, vamos falar assim, a multimodalidade sempre foi uma coisa muito natural. E quando a gente ia para o mercado, não encontrava. Muitas das coisas que a gente foi atrás de fazer foi até antes de surgirem muitas das plataformas que estão aí. Então, assim, eu diria para você o seguinte, a gente começou primeiro a desenvolver a nossa,
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Chapter 3: How does Tess facilitate collaboration between different AI models?
Eles falaram, cara, calma, não precisa. Era quase como só um bom dia. O cara começou a pirar ali na cabeça. Então, tipo assim, nos nossos testes, a gente não conseguiu ter o equilíbrio que a gente precisa, que o nosso caso é muito específico. Então, o nosso caso não é um caso de conversa, não é um manhado dia a dia, tanto que 30% dos nossos clientes
Só assinantes de chat IPT, a gente não se vê concorrendo com o chat IPT. A TESA foi criada para o público profissional, 100% profissional. O cara que precisa entregar mais resultado. Então, por exemplo, a gente faz revisão de benchmarks de VAL toda semana. O chat IPT novo, o 5.1, quer dizer, agora tem o 5.2, mas a versão de novembro, estava batendo 73% na baseline do MMLU Pro.
E isso é a baseline mesmo dele, não a upper band, que normalmente é o que é divulgado. Então assim, quando a gente bota uma interação de multimodal, a gente já consegue elevar essa pontuação para 88%, upper bound de 92%. Então assim, como eu preciso desenhar uma solução mais para o profissional, muitos dos dilemas ali acabam não sendo, estou falando da questão da interação agente, que acaba não batendo do jeitinho que a gente precisa.
Então vou dar um exemplo, a Manus AI. Na Manus AI você começa a usar, ela acaba começando, abrindo uma VM. Por isso que é caro. Aí você pega o pessoal, uma principal reclamação, pô, meu, eu só posso fazer três, quatro coisas lá dentro e já acabaram os meus créditos. Por quê? Quando você abre VM pra tudo, você vai pagar por segundo, né? Então tem uma série de decisões que são bem complexas assim, que fez com que a gente montasse a nossa própria estrutura e que agora, né, a gente fechou uma parceria excelente com a Tropic, então...
O time de engenharia deles também tem nos ajudado pra caramba aí no trabalho. Por baixo dos panos vocês estão com Python? A gente roda Python também, sim. Dando uma espiadinha no site, vocês falam, tem um destaque lá que é 210, 240, 250, mais de 50 IAs juntas trabalhando pra você chegar no que você precisa. E tem exemplos interessantes do prompt que você pode dar ali já mostrando como você consegue integrar todas elas com todas elas. Uhum.
Basicamente. E você comentou agora com a gente que isso é voltado para a galera mais profissional que tem um uso que vai precisar de uma estrutura um pouco mais parruda. Eu fico curioso para saber, depois que você puder falar, como é que é o processo para vocês implementarem e irem agregando essas IAs e conseguir dar uso para isso? Se é uma coisa meio caso a caso e tem gente que fica ligada no que está acontecendo, se existe uma forma mais automática de deixar isso integrado com o MCP ou junto da estrutura que vocês fazem também, como é que é?
Tem uma série de dilemas na arquitetura por trás da tese. Sem sombra de dúvida, é a área que a gente mais, eu diria, tem a maior quantidade do IP da empresa mesmo, que é o que está chamando bastante atenção. A gente vende bastante para fora do Brasil, o produto tem uma adesão muito boa fora do Brasil, por conta, eu diria, dessa inteligência de roteamento. Então, eu diria que a nossa arquitetura, a arquitetura do nosso roteador é distribuída em três camadas.
A primeira camada, sem sombra de dúvidas, são os evolves. Então assim, nós não seguimos o que as empresas dizem dos seus benchmarks. Então quando o ChatPT fala que performou 82%, sei lá, 80% no MMLU Pro, ou que teve 78% no Gaia Benchmark, eu não uso essa informação.
eu pego o GPT e boto para fazer todas as perguntas de novo. Então são meio milhão de perguntas, no mínimo, que vai ter que responder para eu repassar a performance do modelo em todos os evals. Depois que eu tenho a performance do modelo em todos os evals, aí eu tenho uma análise, inclusive usando alguns evals nossos próprios, aí eu tenho uma análise do que aquele modelo de fato é bom. E aí uma curiosidade aqui, hoje em dia as coisas estão um pouco mais acuradas, tá?
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Chapter 4: What is the importance of performance benchmarks in AI?
Teve gente falando assim, cara, 88% no negócio lá, sei lá, pegar um caso, né, Hillman e Wall, né, GDPQA. Quando a gente foi atestar, era 61%, era 58%, e era 61%, assim...
Sendo legal, sabe, que se pegar a média tava 58, uma coisa do tipo, sabe? Essas coisas aconteciam pra caramba. Outra coisa que acontecia, que a gente viu muito, era o pessoal botar um modelo pré-treinado para a prova. E aí quando você pegava o modelo geral que tava sendo utilizado, já era outra coisa.
Outra coisa que a gente viu, o pessoal bota o modelo para fazer a prova, mas não a prova. Esse foi o caso da Manus AI. A Manus AI divulga uma performance, mas na verdade está escrito em letras pequenininhas. Performance na amostra da prova, não é na prova.
E a amostra da prova, você tem o resultado. Então, tem uma série de detalhes que, primeiro de tudo, a gente precisa entender. Que modelo é bom para quê e por quê? Então, essa primeira camada. Dessa primeira camada, a gente consegue ter quase como a visão mesmo do produto. A nossa visão é o seguinte. Quando a gente foi fazer um ensaio estatístico sobre a capacidade do modelo gerar resultado profissional, a capacidade geral foi muito baixa. De todos os modelos, foi muito baixa.
foi nível de que a gente fez o teste para marketing, para vendas, para operações, isso aqui sem nenhum tipo de feedback de ser humano. Então, quando a gente deixava o modelo melhorar, a gente falava assim, refine-se, sem dar nenhuma dica. Tenta melhorar o que você... Tenta trazer a sua melhor versão analisando criticamente, mas a gente não dava uma dica. O modelo analisa, analisa, analisa e não sai no lugar. Então, o ponto interessante que a gente notou é que mesmo quando a gente aumenta a camada de prompts ou de reasoning,
trazendo mais perguntas para o modelo, mais prompt, ou seja, consumo mais de token, a melhora dele é tão pequena que fica dentro do desvio padrão da margem de erro. Ele não melhora em si. Agora, quando você faz o sanity check do modelo com outros modelos, como a base de treinamento são completamente distintas, ele consegue agir quase como um ser humano. Um pegando o ponto de vista que o outro modelo não tinha. E aí você consegue dar alguns saltos
notórios de performance. Na nossa visão, essa análise, primeira camada de avaliação, segunda camada de análise de dados entre os modelos, que modelos interagem melhor com o outro.
Isso é muito interessante. Tem modelo que, se você botar os dois modelos para conversar junto, eles alucinam de um jeito que parece conversa de bêbado. É bizarro. Sério, juro. Você não pode botar aqueles dois modelos para conversar, que eles viajam. Tem modelos que juntos performam maravilhosamente bem. E fica assim, cara, o melhor modelo para gerar vídeo no Kling é o modelo tal. O cara gera um prompt perfeito. Parece que foi treinado com o knowledge base do Kling. É uma coisa insana.
Segundo ponto aí para a gente é a camada da interação dos modelos. Terceiro ponto, o histórico da pessoa, cara. Isso é uma coisa que a gente percebeu que é lunática. A gente fez uma arquitetura absurda em termos de evolves. Quando chegou lá na ponta, muita avaliação do cliente estava boa, tal, tal, tal, tal, tal. A gente começou a pegar, pô, essa avaliação aqui não está legal, isso aqui não está legal. Tem uma parcela dos clientes que não estão gostando do resultado. Por quê?
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Chapter 5: How does Tess ensure quality and prevent overfitting in AI models?
mas ele julga pela quantidade. Então, a terceira camada é customização para o gosto. Cara, esse dilema para áudio, vídeo e imagem é surreal de complexo, porque você pode achar que uma imagem é linda e o usuário olhar e falar, nossa, horrível, é muito gosto. Então, a otimização para esse gosto pessoal é complexo. E uma última camada que é o economics, né?
Não adianta, você vai lá e bota o Opus, o cara faz um programa maravilhoso em um prompt e fala, ah, mas me custou 500 créditos, né? Eu falei, cara, tu fez um programa em 500 créditos, 500 créditos dá literalmente 50 centavos, né? Mas é caro, né? Eu falei, por que tu fez um programa com 50 centavos? Então, o economics fala alto também. Então são essas quatro camadas, tipicamente, sabe?
Eu achei interessante que você trouxe isso, Rica. Principalmente a parte dos modelos se conversando entre si e vocês avaliando eles nas coisas específicas deles. Eu acho que é interessante para a nossa audiência também saber, hoje em dia, dessas evals que vocês mesmos fazem, não necessariamente das conversas entre eles, mas do que você sabe, assim que você lembra e puder destacar, de
Qual modelo hoje em dia está melhor para quê? Esse é melhor para, sei lá, ler e trabalhar com planilhas. Esse aqui é o melhor para revisar o meu texto ou revisar alguma coisa que tem que confirmar a veracidade factual de informações online para gerar o prompt de texto. Enfim, uma geralzão que você saiba de cabeça. Sabendo que amanhã pode mudar tudo. Exato.
Cara, então, na verdade, isso tem dois pontos aí, né? Primeiro, como é o coração do IP da plataforma, não tem muita coisa que eu possa abrir. Mas eu posso te passar a resposta teórica do assunto, que ela é muito boa. Inclusive, tem isso numa aula que eu falo da universidade, tem a universidade da IA dentro da TES, que é o seguinte. Quem tenta dizer qual o melhor modelo para marketing, qual o melhor modelo para lá, normalmente está esquecendo de um fator fundamental na IA.
A prediction não é temática. A prediction é por prompt. E o prompt varia... Só para você ter uma ideia, eu boto o mesmo prompt duas vezes, se eu tenho um seed diferente, naturalmente, eu tenho uma amostra inicial para prediction diferente, a resposta pode variar absurdamente. Quem faz EVOL percebe. Você pega assim, eu vou botar um modelo para fazer uma prova. O modelo faz a mesma prova. Uma hora ele performa 60%, outra hora ele performa 78%.
O mesmo modelo, por conta da seed. Então assim, normalmente quando a galera fala que o... Ah, esse modelo é melhor pra marketing, esse modelo... Cara, é furada. Te garanto que é furada. Por que que é furada? Primeiro, ah é? E qual é a variação de performance em tempo verbal? Tempo verbal impacta pra caramba. Dependendo da forma como você fala, expressa, um modelo pode performar absurdamente melhor do que o outro. Na mesma área de conhecimento.
Segundo, gírias, presença de gírias. Terceiro, pontuação, histórico. Histórico, você está no meio da conversa, você está no início da conversa, uma coisa é um prompt que eu dou no primeiro item da conversa, outra coisa é um prompt que eu dou um pouco mais para frente. Presença ou não, por exemplo, de engenharia de prompt naquilo. Então, tem tanta coisa que impacta na resposta, só para dar uma ideia para vocês. Uma época a gente fez um experimento, a gente chamou de The Gaia Research.
Gaia para General AI Agents. Então, a gente fez um experimento que era o seguinte, a gente queria provar que a multimodalidade, inclusive leve, era melhor do que o modelo robusto. E a gente pegou modelos desatualizados, antigos mesmo, e leves, só que trabalhando junto.
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Chapter 6: What unique features does Tess offer for professional users?
A gente botou para fazer os evolves. Os três modelos juntos performaram bem melhor do que o GROK, do que o GPT da época, que era o lançamento do 5. Três modelos leves juntos conseguindo performar melhor. Então, tem uma série de coisas que impactam. Eu diria para você, diria para todos os ouvintes do podcast, a maior parte da galera...
Também o Avid é para procurar atalhos. Mas o atalho, ele esquece de uma coisa que é fundamental na IA. No final do dia, é prediction. E a prediction depende da seed. Se depende da seed, ela é, de certa forma, não controlada na sua matemática básica. Pode ser que o melhor modelo para marketing tenha uma performance horripilante, seja o pior modelo para marketing naquela geração. Isso pode acontecer, tranquilamente. Então, qual é a melhor forma que eu indico?
a otimização entre modelos. Então, por exemplo, você pode fazer na tese um agente, você bota para gerar uma resposta em um, você constrói um segundo para fazer refinamento, análise, bota um terceiro, eu estou falando para grandes tarefas, não precisa fazer isso no dia a dia, óbvio, mas você bota um terceiro para fazer uma análise, considerando os dois últimos e entregar o resultado final.
Ou seja, eu vejo muito mais qualidade no refinamento entre modelos do que tentar acertar o primeiro modelo, que tipicamente só pela seed não vai acontecer. Eu consigo criar um experimento para vocês para marketing, para qualquer assunto, e eu consigo mostrar para vocês que o modelo que a gente acha que é o favorito pode tranquilamente, numa rodada, num prompt, ficar em último na lista.
Ah, não, com certeza. Isso sem dúvida nenhuma. Mas tem uma coisa que a galera tem muito um vibe feeling, assim, né? Tipo, você usa o modelo, você sente que ele... Por exemplo, eu, pessoalmente, eu sinto que o Gemini, por exemplo, escreve melhor. Menos roboticamente que o GPT, menos roboticamente que o GROK, por exemplo, né?
mas isso que, tipo, analisando coisas que eu botava nos três ao mesmo tempo, e funcionava melhor, mas com certeza tinha vez que eu botava lá pra gerar alguma parte, assim, e o GPT gerava melhor do que o Gemini, é um feeling geral, assim, obviamente. É, varia muito, assim, cara, às vezes você pega, você tá no meio do um texto, aí um modelo performa
assim maravilhosamente melhor do que o outro, já te causa uma impressão muito boa daquilo, que às vezes você tá num, naquele momento você precisa gerar um resultado, né? Às vezes você vai lá no início do prompt, aquele mesmo modelo já performa de uma maneira que você olha e já acha meio esquisita na largada, tem uma série de coisas. Vou dar um exemplo de coisas que alteram pra caramba, né? Isso é uma coisa que a gente preservou na test. System prompt. Quando você entra na test, não tem system prompt.
Tipo, a gente não customiza nenhuma IA. Por quê? Porque na tese, por isso que a gente fala que não tem como vender IA sem crédito. Quando você compra IA sem crédito, você está fazendo o quê? É um jogo de arbitragem, onde quem está ali do outro lado para economizar dinheiro de output pode botar de respostas resumidas, pode comprimir contexto, pode ter context length menor. A pessoa pode fazer uma série de coisas para reduzir o custo da IA, para ela, como plataforma. Como aqui na tese a gente...
vamos falar, a base da plataforma é o mercado, eu tenho um take rate médio de 20% a cada uso de API. Simples assim. É o mesmo preço de API, em média, com 20% de take rate nosso. Então, para eu entregar o modelo do GPT, eu tenho que garantir que eu não tenho nenhum tipo de system prompt.
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Chapter 7: How does the implementation of AI change traditional roles in education?
já impactou no resultado final, né? Essas coisas, esses detalhes impactam pra caramba, tá? Até tools, tá? Até a presença de tools no function calling. O tipo de coisa impacta também. E você vê essa evolução do que a gente tem acompanhado? Acabou de ser fundada a AI, a Gentic Foundation, que vai rodar sob a Linux Foundation, Anthropic Duo, o MCP pra essa fundação, e tá todo mundo estruturando. Você vê esse jeito que o mercado tá se configurando pra tornar...
Tipo, o MCP é o padrão, mas essa parte a gente ficar integrado entre plataformas e IaaS como uma ameaça ao negócio de vocês? Ou são coisas separadas, o público de vocês é mais específico? Como é que funciona olhando para frente? Eu não vejo como ameaça, não. Pelo contrário, eu acho que é até bem colaborativo com o nosso modelo de negócio. De uma maneira geral, se a gente analisar a construção mesmo de um negócio, muda completamente...
a plataforma pela persona e o core business que você define, aquilo que exatamente você vai fazer e vai ficar obstinado para ser o melhor do mundo para fazer aquilo. De uma maneira geral, no Brasil, infelizmente, a gente não é muito conhecido por isso. Eu consegui um resultado super bacana com Pareto, enfim, a empresa cresceu para caramba, tem um valuation super gordo, e, porra, em um certo momento,
Para mim, bateu assim, cara, eu sempre fui muito movido a parte técnica, produto, inovação, então, e trabalhar com serviço é diferente. Na Pareto, a gente trabalhou ali com o histórico de Pareto, tem como cliente, ó, Netflix, Spotify, Shopify, Samsung, Coinbase, Greenpeace, Universal Music, então tem clientes maravilhosos, né?
que estão e passaram lá pela história. Só que o mundo de serviço, ele é muito mais lento. Quando eu vou para o mundo de produto, minha cabeça 100% ali é, cara, tem um gap na minha visão muito claro e esse gap, ele tem a mesma raiz da AGI.
só é possível encontrar, a gente, teoricamente, só vai ser possível construir uma ADI pensando em multimodalidade. Cada parte do cérebro, naturalmente, se a gente quiser imitar para construir uma ADI, a gente vai precisar construir, obviamente, modelos e treinamentos diferentes para imitar cada parte do cérebro. Eu acredito que o que nós estamos construindo, uma IA focada em performance, focada em
Só para você ter ideia, a principal métrica nossa é a quantidade de prompt necessário para uma tarefa completa. Quando a gente começou, a plataforma era 11. Hoje, a gente está batendo em 3. Então, 3 é alguma coisinha. A nossa meta é chegar em 1. Eu quero botar um prompt que seja quadrado, que seja mal feito, mas a gente ir conseguindo resolver o problema para ele ainda, que ele não esteja sendo muito bem elaborado. Então, acredito que esses projetos, eles...
Enfim, todos eles apresentam algumas coisas interessantes em termos de colaboratividade, mas eu não vejo como uma ameaça, não. E como é que funcionaria, porque como vocês não têm um system prompt, eu fico pensando nessa pessoa que chegou de paraquedas, aterrissou, mandou um prompt quadrado e a intenção de vocês é chegar nesse único prompt para dar certo o resultado final profissional bacana que ela quer. Que ponte é essa que você imagina, sem revelar nada que você não possa, é claro, mas para fazer isso funcionar?
tem três meios dentro da plataforma. No próprio onboarding, as informações que ela insere, essas informações são adicionadas na memória dele, que é uma coisa diferente. É a memória igualzinha do chat EPT, a diferença da memória da Tess é que a gente entende que no ambiente profissional,
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Chapter 8: What future trends in AI collaboration does the guest foresee?
Porque no nosso dia a dia tem memórias, por exemplo, profissionais, tem memórias da minha rede social, tem memórias de um projeto que eu gosto de separar e ativá-la dentro de um projeto. Então a primeira coisa de customização é a memória já no processo de onboarding que é criada. A partir daí as memórias vão sendo construídas e categorizadas dinamicamente. Segundo ponto,
é a construção do agente. Então, dentro da TAS, a gente tem a possibilidade de o cara construir um agente, inclusive orquestrando esses modelos dinamicamente na instrução. Então, se o usuário quiser, ele pode construir um system prompt para um agente dele com múltiplos modelos. Então, ele pode, dentro do system prompt, ele pode fazer o seguinte, receba o prompt, no system prompt isso, receba o prompt do usuário, aí aparece para o usuário no chat, aparece primeiro um pequeno formulário,
E o cara dá, digamos, sei lá, ele joga uma imagem. Esse é o caso de sucesso que a gente tem com a reserva, inclusive. A reserva começa, a gente... Não sei se vocês chegaram a saber desse caso, mas boa parte do e-commerce hoje da reserva, das imagens do produto, é feito na Tess. E aí os modelos que estão lá são...
IA, não são pessoas reais. São feitos através desse agente da tese. Então como é que é um agente? É super simples. Eles botam uma imagem como input. Quando essa imagem entra, isso ainda ali no processo inicial dinâmico de instrução. Essa imagem
ela gera uma máscara, passa para o manhã para analisar a posição, o prompt para a geração do modelo é dinâmico a partir do visual inicial, porque eu posso ter uma foto só da cabeça, eu posso ter uma foto de longe. Então se eu faço um prompt genérico e a foto é só da cabeça e o prompt fala do braço, ele bota um braço na cabeça. Então tem uma série de detalhes que você tem que fazer. Então você tem que construir na sua camada de treinamento, da instrução mesmo, você tem que fazer um negócio dinâmico.
Então, tudo isso dá para fazer na construção de agentes da tese. Então, o resumo é memória, a construção dinâmica do agente e o modo agêntico. O modo agêntico é um projeto que a gente está lançando agora. Então, no modo agêntico é um pouquinho diferente. No modo agêntico, eu tenho uma camada de modelos interagindo com um volume muito maior. Já teve casos de 90 agentes serem chamados em uma mesma conversa,
E aí eles vão fazendo a inferência e se precisar voltar, graças a Deus inclusive a inferência caiu pra caramba, mas se precisar voltar pro cliente ele pode parar e falar, olha, isso aqui é meu planejamento, topa. Aí você só precisa literalmente dar um check e ele segue a partir dali. Isso inclusive foi uma observação que a gente viu em relação a Manos. Um dos problemas da Manos é que às vezes ela...
inferia um mundo de coisa e não parava. E aí gerava um resultado, às vezes, muito distante daquilo que você queria e consumia muito crédito. Ali no nosso modelo, a gente trabalhou para que se precisar dar um pequeno check de, opa, gostou desse planejamento? Pode seguir? É o modo agente que ele consegue fazer isso, que ele consegue simular possíveis feedbacks do usuário.
Enrique, vocês tendo tantos modelos com tantos agentes implementados ali, como vocês conseguem evitar que role um tipo de overfitting, que você vai sempre alocar para aqueles agentes, aqueles dois, três, quatro ali, em vez de talvez ter uma coisa um pouquinho mais ampla? E relacionado a isso também, quando eles têm respostas diferentes, ou eles conflitam, muito conflitantes, quem está certo?
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