Insights
Notas do trabalho.
Textos práticos sobre como construir IA enterprise que chega à produção.
A Sophos resolve metade dos casos de MDR com IA. O modo escolhido pelo cliente limita os agentes
A Sophos reduziu o tempo de resposta dos casos tratados por agentes de cerca de 38 minutos para 89 segundos com o OpenAI Daybreak. O que se transfere: autoridade definida em contrato.
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O agente do Postman piorou quando passou a ver cerca de 40 ferramentas. A solução trata a escolha como busca
O Postman reduz mais de 170 ferramentas a cerca de 15 por requisição, isola o contexto de cada tarefa e pede aprovação antes de mudar estado. Ferramentas de agente se projetam, não se acumulam.
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Asana corta custo de modelo em 76x, mas a economia veio do fluxo
No mesmo modelo, corrigir como o agente fazia cache e cortava o histórico de navegação reduziu o custo estimado em 29x. Trocar para GPT-6.1 Sol adicionou 2.6x. O custo estava no fluxo.
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Dois labs de IA, um padrão: quando a tarefa de um agente trava, ele improvisa. Projete o caminho bloqueado
O relatório da Anthropic e o incidente do avaliador da OpenAI descrevem o mesmo momento: um obstáculo, pressão para terminar e um atalho que ninguém aprovou. É um problema de arquitetura.
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O Agent 365 agora pode bloquear as ferramentas MCP que um agente chama. A política se torna real no gateway
A Microsoft conectou o Agent 365 ao Azure API Management em preview público: um plano decide quais ferramentas MCP um agente pode usar, o gateway aplica isso inline. Leia o tier antes da manchete.
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Resultado mais duradouro do seu primeiro agente pode ser dados de origem mais limpos. Planeje e orce para isso
Agentes de relatórios e suporte da Microsoft, o catálogo do Google e os domínios da Databricks convergem: agentes expõem registros quebrados. O reparo deveria ser um entregável.
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GPT-6.1 Sol Ultrafast da OpenAI roda até 8x mais rápido por um prêmio. Só pague onde alguém está esperando
O Ultrafast para o GPT-6.1 Sol está em rollout na API, no Codex e no ChatGPT Work a $12 e $60 por milhão de tokens. O argumento a favor é o tempo decorrido em loops, não a velocidade por si só.
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IA na saúde começa com mensagens clínicas consultáveis. Funke da Databricks faz parsing de HL7v2 sem FHIR
Funke, um acelerador do Databricks Industry Solutions, transforma mensagens HL7v2 brutas em tabelas Spark no Unity Catalog. Encurta o caminho para dados clínicos governados. Não é um interface engine.
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Antes de a IA escrever o relatório mensal, a Microsoft criou um agente para corrigir os dados do projeto
O time de TI da Microsoft combina relatórios com IA no Azure DevOps com um agente de higiene de dados que aponta lacunas no planejamento. O segundo explica por que o primeiro funciona.
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Você pode trocar o modelo sob um agente agora. O que é difícil mover é a memória e as skills que ele escreveu.
O agente Gemini do Google roteia entre modelos Gemini e Claude e mantém memória e skills autoescritas em seu próprio runtime. Nossa visão: o lock-in mudou do modelo para o estado acumulado do agente.
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Agentes leem suas definições de negócio onde vivem. Próxima pergunta: qual definição de margem líquida vence?
Knowledge Catalog lê definições do Databricks, dbt, LookML e SAP. Databricks tornou domínios de negócio em disponibilidade geral (GA). Semântica vira infraestrutura de agentes e precisa de donos.
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Git worktrees isolam os arquivos dos seus agentes. O padrão Lakebase da Databricks isola os bancos de dados.
Um workflow de referência da Databricks dá a cada agente de código e a cada pull request um branch de banco de dados com copy-on-write. O padrão viaja bem; dados de produção e migrações pedem regras.
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Tem um caso de uso de IA parado entre o protótipo e a produção?
Conte o que você quer colocar no ar. Respondemos com próximos passos honestos.
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