Apps, agentes, robôs; o futuro da IA não está nos modelos de linguagem
Agora, o foco está em transformar inteligência em valor no mundo real
Em 2023, o engenheiro de software Matt Rickard escreveu um artigo intitulado “The model is not the product” (O modelo não é o produto). E ele estava certo. A publicação veio logo após a primeira onda de chatbots de IA chegar ao mercado – ferramentas que permitiam aos usuários interagir com grandes modelos de linguagem treinados com um recorte da internet. Essas inovações nos levam a pensar sobre o futuro da IA.
Lembro de testar o Bing Chat, da Microsoft, em um evento naquele ano e comentar com um funcionário empolgado: “isso é interessante, mas não parece saber nada realmente útil – como informações sobre voos ou resultados de jogos de beisebol”.
O modelo apenas reproduzia dados disponíveis na internet até uma determinada data de corte. Era uma tecnologia impressionante, sem dúvida. No entanto, ainda estava longe de ser um produto realmente funcional.
Hoje, a corrida para desenvolver modelos de IA mais avançados continua, mas está cada vez mais evidente que o futuro da IA não será exclusivo de algumas gigantes da tecnologia. O DeepSeek já demonstrou o que é possível fazer com modelos parcialmente abertos. Mas o verdadeiro diferencial não está apenas no modelo em si, e sim no que ele é capaz de realizar.
Os modelos de IA se tornaram muito mais úteis quando passaram a verificar informações em tempo real e citar fontes. Agora, estão começando a interagir com sistemas além de si mesmos. Pensando no futuro da IA, tanto a Anthropic quanto a OpenAI, por exemplo, já desenvolveram modelos capazes de controlar algumas funções de um computador pessoal.
Mais recentemente, uma pequena empresa chinesa chamada Butterfly Effect lançou o Manus, descrito como o primeiro agente autônomo geral. O Manus é um sistema de agentes e subagentes que utilizam o modelo Claude 3.5 Sonnet, da Anthropic, em conjunto com versões especializadas do modelo Qwen, do Alibaba.
No centro desse sistema está um “agente executor”, responsável por dividir tarefas e distribuí-las entre subagentes – alguns focados em objetivos específicos, outros atuando na organização de conhecimento e planejamento.
Esses agentes trabalham em conjunto para realizar pesquisas, analisar dados, produzir relatórios, automatizar fluxos de trabalho e até gerar e implementar códigos. Tudo acontece de forma autônoma na nuvem, sem necessidade de supervisão humana, permitindo que o usuário simplesmente delegue uma tarefa e deixe o sistema agir por conta própria.
A grande inovação do Manus não está nos modelos de IA que ele utiliza – afinal, qualquer pessoa pode acessar a Anthropic e a Qwen via API. O que realmente faz a diferença é a arquitetura do sistema: uma rede coordenada de agentes capazes de buscar informações e colaborar dinamicamente.
O Manus pode ser um vislumbre do futuro da IA – um futuro no qual o verdadeiro valor não está apenas na tecnologia por trás dos modelos, mas no que eles podem fazer dentro de um ecossistema inteligente e autônomo.
