Principais projetos de IA agentiva: OpenSwarm, Claude Haiku 5.5, NOVA CLI, SemWrite e Velocity

Autoria: ManuAGI - AutoGPT Tutorials · Assistir no YouTube

Vídeo de autoria do canal indicado, não da IANIA; todos os direitos pertencem ao criador. Transcrição, resumo e tradução gerados automaticamente; o conteúdo no idioma original é preservado na versão em idioma original.

Idioma original: inglês

Vídeo original: Top AI Agent Projects : OpenSwarm, Claude Haiku 5.5, NOVA CLI, Semwright & Velozity · Canal: ManuAGI - AutoGPT Tutorials · 22:06 · Assistir no YouTube

Tópicos: Agentes de IA, Cibersegurança e segurança de software, Ferramentas de desenvolvimento com IA, Modelos multimodais

Resumo

O vídeo apresenta 20 projetos recentes de IA, incluindo ferramentas para desenvolvimento, voz, pesquisa, música, segurança, colaboração e análise de dados. Entre os destaques estão Claude Haiku 5.5, um modelo pequeno voltado a tarefas rápidas e de alto volume, e NOVA CLI, um desenvolvedor de código que funciona no terminal. Também são apresentados projetos que conectam agents a aplicações e serviços, como SemWrite, Articose MCP e Sign Frame M3. A seleção inclui ainda ferramentas de conformidade, monitoramento, chamadas telefônicas e colaboração em equipes remotas.

Pontos-chave

OpenSwarm permite distribuir tarefas entre vários agents com navegadores, aplicativos e ferramentas próprios.
Claude Haiku 5.5 é apresentado como o modelo pequeno mais rápido e capaz da Anthropic, com foco em tarefas de alto volume e custo sensível.
NOVA CLI mapeia o repo, mantém contexto entre sessões e pode gerar, refatorar e corrigir código no terminal.
Sakura Bench compara modelos de voz em chamadas reais simuladas, usando cenários e critérios compartilhados.
SemWrite oferece uma interface semântica e tipada para agents interagirem com aplicações, com verificações de escopo e permissão.
Agent Guard analisa skills em busca de riscos de segurança antes da instalação.
Sign Frame M3 testa servidores MCP com agents reais e verifica se as ferramentas são efetivamente chamadas.
Velocity e DataBench propõem espaços compartilhados para colaboração entre pessoas e agents.

Capítulos

Início	Capítulo	Resumo
00:00	Apresentação e primeiros projetos	O vídeo introduz a seleção semanal e apresenta OpenSwarm, Claude Haiku 5.5, Griffin e Sakura Bench.
04:34	Ferramentas para desenvolvimento e produtividade	São apresentados NOVA CLI, Claude para Google Workspace, PolyLane para Vercel e Liquid Inference.
09:11	Pesquisa, composição musical e chamadas	O vídeo aborda Articose MCP, ToneFold, Claw Call e o recurso de narração da Eppalude.
13:20	Interfaces e decisões para agents	SemWrite conecta agents a aplicações com controles de acesso, e Seemo fornece decisões com probabilidades calibradas.
15:25	Robótica e conformidade	São descritos os calçados robóticos Moonwalkers Dusk e a plataforma de conformidade Strak Comply.
17:28	Segurança e testes de MCP	Agent Guard examina skills, enquanto Sign Frame M3 testa servidores MCP com agents reais.
20:03	Colaboração e workspace de dados	Velocity reúne equipes e agents em um escritório virtual, e DataBench oferece um ambiente compartilhado para trabalho com dados.

Citações

Um desktop de IA gratuito para Mac, onde vários agents trabalham ao mesmo tempo. — 01:00

Um benchmark aberto que testa modelos de voz em tempo real em chamadas telefônicas. — 04:03

Uma camada semântica entre agents e software. — 13:20

Analisa as skills de agents em busca de riscos de segurança antes de instalá-las. — 17:59

Conceitos e entidades

OpenSwarm (ferramenta): Desktop para Mac que coordena vários agents em um canvas compartilhado para executar tarefas em paralelo.
Claude Haiku 5.5 (modelo): Modelo pequeno da Anthropic apresentado como rápido e adequado a tarefas de alto volume e custo sensível.
Griffin (modelo): Modelo de interação humana da Tavis projetado para compreender e gerar conversas presenciais em tempo real.
Sakura Bench (ferramenta): Benchmark aberto que compara modelos de voz em chamadas telefônicas usando cenários e critérios comuns.
NOVA CLI (ferramenta): Desenvolvedor de código que funciona no terminal, mapeia o repo e automatiza geração, testes e correções.
Claude for Google Workspace (ferramenta): Add-on que integra Claude ao Google Docs, Sheets e Slides.
Liquid Inference (ferramenta): Mercado de leilão ao vivo que permite a provedores competir para atender solicitações de inference de LLM.
Articose MCP (ferramenta): Servidor MCP que permite iniciar pesquisas com personas sintéticas a partir de um assistente de IA.
ToneFold (ferramenta): Compositor musical open source para Mac e Windows que gera música editável em camadas.
SemWrite (repo): Camada semântica open source que oferece aos agents uma interface tipada e sujeita a políticas para interagir com aplicações.
Seemo (modelo): Decision model da Temporal Labs que retorna probabilidades calibradas para perguntas tipadas.
Agent Guard (ferramenta): Scanner que verifica skills de agents em busca de riscos de segurança antes da instalação.
Sign Frame M3 (ferramenta): Framework de testes que executa agents reais contra servidores MCP e registra as chamadas de ferramentas.
Velocity (ferramenta): Escritório virtual multiplayer no qual equipes e agents colaboram com chamadas, tarefas e contexto compartilhados.
DataBench (ferramenta): Workspace de dados self-hosted para pessoas e agents colaborarem em chats, notebooks e análises.

Tradução completa (pt-BR)

00:00 Desenvolvedores do dia a dia criam novas ferramentas de IA, e acompanhar todas elas leva tempo. Este é nosso vídeo semanal de atualização de projetos, em que abordamos os principais projetos de agent de IA em alta nesta semana, para que você possa descobrir em um só lugar o que vale a pena usar. Você vai conhecer ferramentas e projetos de IA em alta nas áreas de programação, voz e dados. Sem perder tempo, vamos começar. >> Antes de passarmos às atualizações de projetos de hoje, aqui vai um breve anúncio para todo mundo. Lançamos um canal novinho no YouTube chamado AI Agent Studio

00:30 inteiramente dedicado a projetos, tutoriais e ferramentas de agent de IA. Então, se você tem interesse em acompanhar os mais recentes projetos open source de agent de IA, aprender a criar seus próprios agents ou explorar frameworks de agent de ponta, não deixe de conferir. Inscreva-se agora para receber vídeos semanais, guias detalhados e análises de projetos em tempo real. O link está logo na descrição. Não perca. Certo, vamos ao vídeo de hoje. >> Projeto número um: NL Open Swarm.

01:00 Um desktop de IA gratuito onde os agents trabalham em enxame. Open Swarm é um desktop de IA gratuito para Mac, no qual vários agents trabalham ao mesmo tempo. Ele resolve a limitação das ferramentas de agent único, que cuidam de uma tarefa enquanto você espera e devolvem para você qualquer coisa mais complexa. Cada agent tem seu próprio navegador, aplicativos e ferramentas. Assim, um enxame usa seu navegador real, seus aplicativos e as ferramentas conectadas para concluir o trabalho inteiro, em vez de apenas explicar como fazê-lo. Você acompanha todos os agents em uma tela infinita, navega e aplica zoom entre eles, intervém quando quiser e pega o trabalho concluído. Com um único pedido, vários navegadores são abertos,

01:31 e cada um lê suas próprias páginas em paralelo. Você descreve uma ferramenta e um agent a cria no seu inicializador. E um marketplace de agents oferece aplicativos multiagente pré-criados, como localizador de leads e coletor de publicações. Você usa seus próprios modelos e chaves de API. Ele foi criado para usuários de Mac que delegam pesquisas, prospecção e operações com várias etapas. Entre na lista de espera gratuita. Projeto número dois: Claude Haiku 5.5. O modelo pequeno mais rápido e capaz da Anthropic, Claude Haiku 5.5, é o modelo pequeno mais rápido da Anthropic

02:02 e também o mais capaz, criado para trabalhos de alto volume e sensíveis a custos. Ele resolve o problema de tarefas rápidas e repetitivas ficarem caras demais para serem executadas em escala com modelos maiores. Ele lida de forma confiável com resumos, compactações, consultas a bancos de dados e classificação. E, como é o modelo mais rápido da Anthropic até hoje, é adequado para tarefas sensíveis à velocidade, como suporte ao cliente ao vivo e uso do navegador. Também funciona com Opus e Sonnet como subagent em tarefas de programação. Assim, um modelo maior cria a apresentação enquanto um subagent Haiku busca um número específico

02:32 em um relatório extenso. É o primeiro modelo da classe Haiku com um ajuste de esforço configurável, permitindo otimizar custos ou inteligência, e funciona por um custo muito menor que o Haiku anterior. Apresenta grandes avanços em alinhamento e vem com suporte atualizado de SDK para uso do computador e do navegador. Ele funciona na plataforma Claude, AWS, Google Cloud e Azure. Foi criado para desenvolvedores que executam trabalhos em escala. Comece a usar Claude Haiku 5.5. Projeto número três: Griffin, da Tavis, um modelo para conversas cara a cara.

03:02 Griffin é o primeiro modelo de interação humana da Tavis, uma nova classe de modelo criada para entender e gerar conversas cara a cara em tempo real. Ele resolve o problema de as máquinas obrigarem você a se adaptar a elas, controlando seu ritmo, simplificando suas palavras e observando um rosto inexpressivo em busca de sinais de que entenderam. Griffin escuta enquanto fala e interpreta expressões, olhares e pausas, não apenas palavras, como um sistema unificado de vídeo para vídeo que percebe, decide quando responder e gera fala e vídeo de uma só vez. Ele

03:33 interrompe e é interrompido sem perder o fio da conversa, usa interjeições e acena com a cabeça em momentos naturais e gera cada pixel da cena em tempo real a partir de uma única imagem de referência, clonando uma voz com cerca de 10 segundos de áudio. Em um estudo ao vivo, quase metade das pessoas que conversaram com ele em uma chamada de 1 minuto acreditou que se tratava de uma pessoa real. Foi criado para uma interação natural entre humanos e computadores. Griffin light é uma prévia de pesquisa disponível para testadores selecionados. Solicite acesso pela lista de espera. Projeto número quatro: Sakura bench, teste de modelos de fala para fala

04:03 em chamadas reais. Sakura bench é um benchmark aberto que testa modelos de voz de fala para fala em tempo real em chamadas telefônicas ao vivo. Ele resolve a incerteza de escolher um modelo de voz com base nas alegações dos fornecedores, quando nenhum número mostra como ele se sai em uma chamada de verdade. Ele executa cada modelo pelo mesmo agent telefônico open source, com o mesmo prompt, as mesmas ferramentas e os mesmos cenários de chamada, alterando apenas o modelo, em um conjunto curto de agendamentos de consultas clínicas e outro mais longo de triagem do Medicare. Um chamador simulado passa por cada cenário três vezes em chamadas ao vivo,

04:34 e uma chamada só é aprovada quando o agent chega ao resultado correto e todos os campos salvos correspondem. Os modelos são classificados por confiabilidade, sucesso na tarefa, precisão dos dados salvos, chamadas interrompidas, tempo de resposta e custo, e cada resultado inclui um link para a transcrição completa e as pontuações, para que qualquer número possa ser verificado; uma ferramenta também compara dois modelos diretamente. Foi criado para equipes que escolhem um modelo para agents de voz. Veja a tabela de classificação. Projeto número cinco: Nova CLI v1.0, um desenvolvedor autônomo de IA no seu terminal.

05:04 Nova é um desenvolvedor de IA que entende a base de código, funciona no seu terminal e cria, testa e corrige código. Ele resolve a troca constante de contexto do desenvolvimento moderno, em que alternar entre IDE, navegador, documentação, chatbot, Git e terminal interrompe seu fluxo e faz você ter que explicar o projeto de novo a cada vez. Você se autentica pela linha de comando, aponta para um projeto e ele mapeia seu repo, entendendo sua estrutura e as conexões entre os arquivos, para que você possa desenvolver sem carregar os arquivos primeiro. Ele gera e

05:34 refatora código, lê rastreamentos de pilha e executa um ciclo de autocorreção que identifica e corrige bugs por conta própria. Com diffs atômicos limpos, você revisa tudo no terminal. Ele mantém contexto persistente entre sessões, funciona em bases de código grandes com vários arquivos e dá acesso a mais de 160 modelos de IA, executados nativamente na CLI, com seu workflow sob seu controle. A instalação leva segundos. Foi criado para desenvolvedores. Instale e comece a desenvolver. Projeto número seis: Claude para Google Workspace. Claude

06:05 trabalhando dentro de Docs, Sheets e Slides. Claude para Google Workspace é um complemento que coloca Claude para trabalhar dentro do Google Docs, Sheets e Slides. Ele resolve a interrupção do fluxo causada por sair do documento para pedir ajuda à IA em outro lugar e depois colar o resultado de volta. Com uma instalação, Claude fica disponível nos três aplicativos, onde trabalha ao seu lado no arquivo que está aberto. No Docs, redige, aprimora e estrutura textos. No Sheets, cria modelos financeiros, analisa dados e busca números atualizados. No Slides, cria apresentações com base no

06:36 seu layout e sinaliza elementos sobrepostos. Você revisa cada alteração, vendo as edições sugeridas, as células destacadas e os novos slides antes de aceitá-los. E ele mantém seu tema, os estilos de título e a formatação ao redor intactos. Você busca contexto em outras ferramentas por meio de conectores, salva um processo de trabalho como skill reutilizável, define preferências e adiciona um PDF, CSV ou arquivo do Office para Claude ler. No complemento, ele só vê o arquivo que você abriu e os conectores que ativou, e os administradores controlam quem pode instalá-lo. Está em beta em todos os planos pagos do

07:07 Claude. Foi criado para equipes e profissionais. Instale-o pela Google Workspace Marketplace. Projeto número sete: PolyLane para Vercel. Encontra, diagnostica e corrige problemas no Vercel. PolyLane para Vercel é uma ferramenta de monitoramento com IA e resposta a incidentes que encontra problemas nos seus aplicativos Vercel, investiga suas causas e escreve a correção. Ela resolve o trabalho manual de investigação em produção, em que você persegue alertas, lê logs e rastreia uma falha até sua causa. Você instala a integração pelo Vercel em cerca de um minuto, via OAuth, sem

07:39 SDKs, chaves de API ou regras de alerta, e escolhe quais projetos ela pode ver. Ela aprende o comportamento normal de cada projeto e sinaliza um problema quando algo está fora do esperado, agrupando builds com falha e alertas repetidos para que você receba um aviso por problema. Durante uma investigação, ela busca os logs de requisições e as métricas do projeto, verifica implantações recentes e alterações de configuração e mostra o que falhou e por quê. Quando a causa está no seu código, ela abre um pull request no repo por trás do projeto, e qualquer gravação aguarda sua aprovação. Projetos, domínios, armazenamento

08:09 e regras de firewall ficam em um único grafo junto com sua stack, e qualquer agent de programação pode consultá-lo. Foi criado para desenvolvedores e equipes de DevOps. Comece gratuitamente. Projeto número oito: Liquid Inference. Os provedores fazem lances por cada prompt, com base no preço. Liquid Inference é um mercado de leilões ao vivo para inference de LLM, desenvolvido pela Architect Financial Technologies. Ele resolve os custos e as incertezas de escolher um único provedor, quando você paga uma tarifa fixa sem saber quem poderia atender à mesma solicitação por um preço menor. Para cada solicitação, os provedores de inference apresentam ofertas concorrentes

08:39 ofertas, e o trabalho é concedido ao fornecedor com o menor preço que atende às suas regras de custo, inteligência, latência e tratamento de dados, com um limite firme de preço definido antes do primeiro token, para que você saiba o custo máximo. Cada trabalho retorna um recibo mostrando o fornecedor vencedor, o limite, a cobrança final e quantos participaram da disputa, além de publicar livros de ofertas em tempo real, cotações por modelo e histórico de preços. Ele testa cada fornecedor com benchmarks padrão e publica os resultados, e os fornecedores podem monetizar a capacidade ociosa de GPU publicando e alterando preços. É compatível com Open AI e

09:11 Anthropic, então seu código funciona sem alterações com ferramentas como Claude Code e Cursor. Foi criado para desenvolvedores e provedores de inference. Troque sua URL base e comece. Projeto número nove, Articose MCP. Faça pesquisa sintética com usuários usando seu assistente. Articose MCP é um servidor que traz a pesquisa sintética com usuários da Articose para seu assistente de IA. Ele resolve o custo e as semanas de pesquisa tradicional, além da etapa extra de sair do chat para realizá-la, permitindo que você inicie um estudo no mesmo lugar em que já trabalha. Articulated

09:42 entrevista personas de IA criadas com base no modelo Big Five, com 30 facetas e diversidade de posicionamentos garantida, sem conhecer sua hipótese, para que contestem suas ideias em vez de dizer o que você quer ouvir. Depois, retorna um relatório estruturado sobre motivações, objeções, pontos de confusão e recomendações priorizadas em menos de 30 minutos. Por MCP, você conecta Claude, ChatGPT ou qualquer cliente compatível e executa o fluxo completo. Inicie e confirme um estudo, verifique seu status, reutilize um público salvo e, em seguida, faça perguntas a uma única persona, faça uma

10:14 pergunta para todo o painel ou consulte um estudo concluído e receba a resposta. Foi criado para equipes de SaaS, agências e consultores. Conecte seu assistente e faça seu primeiro estudo gratuitamente. Projeto número 10, ToneFold: descreva uma música e edite cada nota. ToneFold é um compositor de música com IA gratuito e open source para Mac e Windows. Ele resolve a lacuna entre ferramentas de IA que geram uma faixa pronta que você não pode alterar e o trabalho de escrever cada parte à mão. Você descreve em linguagem simples o que quer ouvir, e ele escreve acordes, melodia, baixo,

10:45 bateria e muito mais em um piano roll, toca tudo de uma vez por meio de um sintetizador integrado e permite alterar qualquer nota. Ele funciona com camadas e seções em 11 tipos editáveis, para que você mantenha os acordes de que gosta e peça uma nova linha de baixo. No modo produtor, um agent produtor propõe um plano que identifica cada camada e seção, e nada é escrito até você aprovar. A aprovação é garantida pelo aplicativo, não por um prompt. Depois, especialistas escrevem apenas suas próprias partes. A geração, a reprodução, a edição e a exportação são executadas na sua máquina. Apenas o chat usa um

11:16 modelo, seu próprio login do Claude ou um Ollama local. Você exporta MIDI, uma mixagem estéreo e faixas separadas por camada, e um plugin opcional o executa dentro de uma DAW. É GPL 3.0. Foi criado para produtores e músicos. Baixe gratuitamente. Projeto número 11, Claw Call: a IA que faz suas ligações telefônicas. Claw Call é uma IA que faz ligações telefônicas por você. Ela resolve o tempo perdido com menus telefônicos, filas de espera e conversas com atendentes para resolver tarefas simples. Você fornece um número dos EUA e uma tarefa, e

11:46 ela liga, ouve o menu e aperta as teclas certas, espera na fila e conversa com quem atender. Depois, informa o resultado com a transcrição que capturou. Quando uma decisão realmente precisa de você, ela liga para seu telefone, explica a situação e só conecta a chamada se você disser que sim. Nunca concorda com algo que você não autorizou e, quando perguntam, diz que é uma IA. Você inicia uma ligação tentando ligar para seu próprio número, enviando uma mensagem de texto de um telefone dos EUA ou do Canadá, ou instalando o plugin do ChatGPT e fazendo o pedido em linguagem simples. Também funciona com Claude, Grok, uma API REST e

12:19 um servidor MCP hospedado para agents. Os planos pagos oferecem um identificador de chamadas privado e um assistente de IA para chamadas recebidas. Foi criado para quem detesta falar ao telefone. Experimente uma ligação gratuita. Eppalude já apareceu em um lote anterior, o lote 11, entrada 14. Era o recurso de anotações. Esta entrada é o recurso de narração. Então, aqui vai uma apresentação inédita. Projeto número 12, Neappalude Narrator. Ouça qualquer texto no Mac. Neappalude Narrator é um recurso de conversão de texto em fala para Mac que lê quase tudo em voz alta. Ele resolve o custo de tempo

12:49 da leitura, permitindo que você ouça enquanto seus olhos e mãos estão ocupados. Selecione um texto em qualquer aplicativo e pressione uma tecla de atalho para começar a ouvir, sem movê-lo para outro lugar. Ou envie ao Narrator um PDF, EPUB, DOCX, link da web, texto da área de transferência, imagem ou captura de tela; cada item é salvo na sua biblioteca. Um reprodutor flutuante destaca a frase ou a palavra que está sendo lida, ou mostra uma palavra por vez no modo RSVP. Você pode clicar em uma palavra para ir até ela, ou desviar o olhar e apenas ouvir, em velocidades de metade até o triplo da velocidade. A voz do EP1 lê no seu Mac, então o texto e o áudio ficam lá, enquanto as vozes na nuvem enviam o texto para Eppalude para oferecer uma biblioteca mais ampla.

13:20 E o seletor informa onde cada opção é executada antes de você apertar play. Você pode publicar uma narração na web para terminá-la no celular ou compartilhar um link. Foi criado para quem tem uma pilha de leituras atrasadas. Comece um período de teste gratuito. Projeto número 13, SemWrite: uma interface semântica entre agents e software. SemWrite é uma camada semântica open source que oferece aos agents de IA uma interface tipada para softwares reais. Ela resolve a fragilidade dos agents que tentam adivinhar coordenadas na tela ou recebem acesso a um

13:51 shell amplo, em que uma ação não é precisa nem segura. Em vez de clicar em pixels, um agent chama uma operação nomeada em um objeto de aplicativo, nos objetos de uma cena, nos nós de um documento ou nos clipes de uma linha do tempo, por meio de um único intermediário. Cada solicitação passa por uma política que verifica o escopo e as permissões antes de qualquer execução. Assim, descobrir um recurso nunca concede autoridade para usá-lo. E ações sensíveis, como entrada de dados, área de transferência, captura e alterações em aplicativos, exigem cada uma uma autorização explícita. As referências identificam objetos dentro de uma sessão, as tarefas mostram o progresso,

14:23 e os resultados vêm acompanhados de dados de leitura e evidências de execução que você pode inspecionar. Os drivers de aplicativos são compatíveis com Figma, Chromium, Blender e MLT video. E funciona por MCP, CLI e SDK. Você traz seu próprio agent, que começa em modo somente leitura. Funciona em Linux, macOS e Windows. Foi criado para desenvolvedores que conectam agents a aplicativos. Instale-o e conecte seu agent. Projeto número 14, Seemo: uma camada de julgamento para software que age. Seemo é um decision model da Temporal Labs que

14:54 retorna probabilidades calibradas em vez de gerar texto. Ele resolve o problema de softwares que precisam agir com base na saída de uma IA terem de analisar um texto longo e tentar adivinhar o grau de confiança real do modelo. Você envia um estado, texto, uma captura de tela ou vídeo junto com um conjunto de perguntas tipadas, e Seemo responde a cada uma com uma opção, uma pontuação ou um valor, retornando uma distribuição de probabilidades para cada pergunta em uma única execução, em milissegundos. Como as probabilidades são calibradas, seu código pode tomar decisões com base em limites numéricos, encaminhar um caso para

15:25 revisão humana ou somá-las em um corpus, em vez de confiar em um rótulo que soa confiante. Ele se encaixa em qualquer situação em que um software precise fazer um julgamento rápido e fundamentado, da classificação e moderação ao encaminhamento e à triagem, fornecendo uma camada de decisão confiável para um agent. Foi criado para desenvolvedores que criam softwares que agem. Explore-o e faça sua primeira pergunta tipada. Projeto número 15, Moonwalkers Dusk: sapatos robóticos que aceleram sua caminhada. Moonwalkers Dusk é um par de sapatos robóticos motorizados da Shift Robotics, os mais leves

15:55 que a empresa já criou. Eles resolvem a lentidão de caminhar, permitindo que você percorra distâncias mais rápido sem mudar a forma como se movimenta. Você os prende sobre seus próprios sapatos, e uma camada de inteligência chamada Sensa interpreta sua intenção de movimento e ajusta a resposta ao seu passo, para que a assistência pareça parte do seu próprio movimento. O controle se adapta a terrenos como cascalho, grama e poças rasas, e reconhece quando você passa de uma caminhada para uma corrida, mantendo o ritmo automaticamente. Uma luz envolvente mostra o que os sapatos estão fazendo e ilumina o chão no escuro. E um aplicativo complementar planeja rotas, acompanha a distância e

16:27 personaliza as configurações. Eles vêm em três tamanhos para um ajuste firme, carregam por USB-C e permitem trocar as tiras, os cubos e as rodas sem ferramentas. Foram criados para quem se desloca a pé e para qualquer pessoa que caminhe bastante. Consulte a disponibilidade no site da Shift Robotics. Projeto número 16, Strak Comply: conformidade que você executa pelo seu agent. Strak Comply é uma plataforma de conformidade com foco em segurança para deixar tudo pronto para auditorias, sem uma ligação de vendas. Ela resolve o trabalho manual exaustivo de SOC 2, ISO 27001,

16:57 PCI DSS, HIPAA e NIST CSF, em que as equipes arrastam capturas de tela para formulários de envio e tentam adivinhar o que o auditor quer. Você conecta sua stack a mais de 100 integrações, como AWS, Google Workspace, GitHub e Okta, e mais de 100 testes são executados todos os dias nos seus sistemas reais, cada um contando para todos os controles que comprova. Quando um teste falha, ele informa quem ou o que precisa ser corrigido e escreve as etapas para sua configuração. E seu auditor analisa as evidências em um portal sem precisar de uma conta. Você executa todo o programa pelo

17:28 seu agent de programação por meio de um servidor MCP. Assim, Claude Code, Codex, Gemini CLI, Cursor ou OpenCode podem registrar evidências, executar verificações novamente e responder ao auditor, com o nome do agent em cada alteração. Ele também mostra quais ferramentas de IA podem acessar seus dados e avalia o risco dos fornecedores. Foi desenvolvido para equipes que priorizam a segurança. Comece um teste grátis. Projeto número 17, Agent Guard, verifica skills de agents de IA antes de você instalá-las. Agent Guard é um scanner que verifica skills de agents de IA em busca de riscos de segurança antes que elas acessem sua base de código.

17:59 Ele resolve o problema de confiar cegamente na instalação de uma skill, já que um arquivo SKILL.md pode executar comandos do shell em silêncio, ler segredos ou conter instruções ocultas que você nunca vê. Você cola um arquivo SKILL.md ou suas instruções no scanner e, em segundos, recebe um relatório de confiança com pontuações de segurança e qualidade, uma classificação de risco e os recursos que a skill realmente tem, desde ler arquivos do projeto até executar comandos e acessar a rede. Ele combina verificações determinísticas de padrões com análise assistida por IA para identificar

18:30 comandos do shell, acesso a arquivos e ao ambiente, downloads externos, acesso a credenciais, URLs suspeitas, instruções ofuscadas, padrões de prompt injection e operações destrutivas. Cada constatação explica por que isso importa e o que fazer. É gratuito, não exige uma conta e o relatório inclui apenas problemas comprovados na skill que você verifica. Foi desenvolvido para qualquer pessoa que instale skills de agents. Verifique uma skill gratuitamente. Projeto número 18, Sign Frame M3, testa servidores MCP com agents reais. Sign Frame

19:01 M3 é um framework pytest que testa servidores MCP com os agents que seus usuários realmente executam. Ele resolve um ponto cego nos testes de MCP. Um servidor pode expor a ferramenta certa, mas o agent responde de memória e nunca a chama, algo que uma API básica de modelo nunca revela. M3 executa os binários reais do Claude Code, Codex, OpenCode ou Pi contra seu servidor, registra cada chamada de ferramenta MCP e reprova o teste quando o servidor é ignorado ou chamado de forma incorreta. Assim, você corrige a descrição da ferramenta e executa o teste novamente. Os testes diretos verificam schemas,

19:33 resultados e erros sem modelo, enquanto os testes de agent verificam quais ferramentas um harness real usou, tudo em arquivos pytest comuns mantidos no seu repo. Você executa a mesma suíte em diferentes agents para fazer comparações. Fixe a versão que seus usuários executam hoje e a próxima para detectar problemas de compatibilidade com antecedência, e bloqueie pull requests no CI, onde uma execução com zero testes falha. Seu agent de programação pode escrever os testes a partir de uma skill, e qualquer agent ACP também funciona. É local em primeiro lugar e open source. Foi desenvolvido para desenvolvedores de servidores MCP. Consulte a documentação e

20:03 comece a testar. Projeto número 19, Velocity, um escritório de IA multijogador para equipes. Velocity é um escritório de IA multijogador onde sua equipe e seus agents de IA trabalham juntos em um só lugar. Ele resolve a alternância entre ferramentas e o contexto disperso do trabalho remoto, em que chamadas, notas, tarefas e calendários ficam em aplicativos separados que seus agents nunca veem. Você entra em uma sala para conversar com um colega de equipe ou um agent, e a presença, as chamadas de vídeo, as transcrições, as tarefas e os convidados ficam todos na mesma janela, para que seus agents já saibam o que aconteceu. Você inicia

20:35 agents com a assinatura de IA que já paga, como Claude Code, e eles são executados no seu Mac ou em um computador na nuvem, sem que nada seja enviado, pago ou assinado sem você. Um agent integrado chamado Speed não exige uma assinatura separada e lê seus e-mails, transcrições e arquivos para criar e registrar tarefas, fazer pesquisas aprofundadas nos seus próprios dados e entregar um resumo matinal. Ele oferece mais de 100 integrações, além de um computador na nuvem para aplicativos antigos. Foi desenvolvido para equipes remotas e híbridas. Abra seu escritório gratuito. Projeto número

21:06 20, DataBench by Alcar, um espaço de trabalho de dados open source para pessoas e agents. DataBench é um espaço de trabalho hospedável por você, baseado na web, onde pessoas e agents de IA colaboram com dados em tempo real. Ele resolve a separação entre analistas humanos e agents que trabalham com dados em ferramentas diferentes, sem um lugar compartilhado para conversar, executar código e ver os resultados juntos. Os colegas de equipe e um agent compartilham cada conversa em tempo real, e o agent é executado em seu próprio ambiente isolado, em uma máquina que você escolhe, usando OpenCode ou Claude Code. Você trabalha em notebooks reativos de

21:36 Python puro e SQL que pessoas e agents editam juntos, compatíveis com Marimo e com um renderizador para tabelas e gráficos, e se conecta a qualquer banco de dados compatível com SQLAlchemy assíncrono. Você executa conversas e notebooks no host ou adiciona suas próprias máquinas por SSH e os compartilha por equipe, com organizações, equipes aninhadas, funções e cada decisão de autorização registrada. Um gateway de modelos chama Anthropic ou OpenAI usando suas próprias chaves, e nada mais sai da sua rede. É open source sob a licença Apache 2.0. Foi desenvolvido

22:06 para equipes de dados que trabalham junto com agents. Confira no GitHub. Obrigado por assistir. Até o próximo vídeo.

Transcrição original

[00:00] Everyday developers build new AI tools and keeping up with all of them takes time. This is our weekly project update video where we cover the top trending AI agent projects this week so you can find what is worth using in one place. You will discover trending AI tools and projects across coding, voice, and data. Without wasting time, let’s get started. >> Before we jump into today’s project updates, here’s a quick announcement for everyone. We’ve launched a brand new YouTube channel called AI Agent Studio

[00:30] dedicated entirely to AI agent projects, tutorials, and tools. So, if you’re interested in staying up to date with the latest AI agent open-source projects, learning how to build your own agents, or exploring cutting-edge agent frameworks, make sure to check it out. Subscribe now to get weekly videos, in-depth guides, and real-time project breakdowns. The link is right there in the description. Don’t miss it. All right, let’s get into today’s video. >> Project number one, the NL Open Swarm.

[01:00] Free AI desktop where agents swarm. Open Swarm is a free AI desktop for Mac where many agents work at once. It solves the limit of single agent tools that handle one task while you wait and hand anything bigger back to you. Each agent gets its own browser, apps, and tools. So, a swarm uses your real browser, apps, and connected tools to finish the whole job rather than explaining how. You watch every agent on one infinite canvas, pan and zoom between them, step in when you want, and pick up the finished work. With one ask opening

[01:31] several browsers that each read their own pages in parallel. You describe a tool and an agent builds it into your launcher. And an agent marketplace offers pre-built multi-agent apps like lead finder and post harvester. You bring your own models and API keys. It is built for Mac users delegating multi-step research, outreach, and ops. Join the free waitlist. Project number two, Claude Haiku 5.5. Anthropic’s fastest, most capable small model, Claude Haiku 5.5, is Anthropic’s fastest

[02:02] and most capable small model built for high-volume, cost-sensitive work. It solves the problem that quick, repetitive tasks become too expensive to run at scale on larger models. It reliably handles summaries, compactions, database queries, and classification. And because it is Anthropic’s fastest model to date, it suits speed-sensitive work like live customer support and browser use. It also pairs with Opus and Sonnet as a sub-agent on coding. So, a bigger model builds the deck while a Haiku sub-agent pulls one exact figure

[02:32] from a long filing. It is the first Haiku class model with an adjustable effort setting, so you optimize for cost or intelligence, and it runs far cheaper than the previous Haiku. It shows strong gains in alignment and ships with updated SDK support for computer use and browser use. It runs on the Claude platform, AWS, Google Cloud, and Azure. It is built for developers running work at scale. Get started with Claude Haiku 5.5. Project number three, Griffin by Tavis, a model for face-to-face

[03:02] conversation. Griffin is Tavis’s first human interaction model, a new class of model built to understand and generate real-time face-to-face conversation. It solves the way machines force you to meet them halfway, managing your timing, simplifying your words, and watching a blank face for signs it understood. Griffin listens while it speaks and reads expressions, gaze, and pauses, not just words, as one unified video-to-video system that perceives, decides when to respond, and generates speech and video all at once. It

[03:33] interrupts and gets interrupted without losing its place, backchannels and nods at natural moments, and generates every pixel of the scene in real time from one reference image, cloning a voice from about 10 seconds of audio. In a live study, nearly half of people who talked to it over a 1-minute call believed it was a real person. It is built for natural human computer interaction. Griffin light is a research preview for select testers. Request access through the waitlist. Project number four, Sakura bench, test speech-to-speech

[04:03] models on real calls. Sakura bench is an open benchmark that tests real-time speech-to-speech voice models on live phone calls. It solves the guesswork of picking a voice model from vendor claims where no number tells you how one holds up on an actual call. It runs every model through the same open-source phone agent with the same prompt, tools, and caller scenarios, changing only the model across a short clinic booking suite and a longer Medicare intake suite. A simulated caller works through every scenario three times on live

[04:34] calls, and a call passes only when the agent reached the right outcome and every saved field matched. Models are ranked on reliability, task success, saved data accuracy, stalled calls, response time, and cost, with each result linking to the full transcript and scores, so any figure can be checked, and a tool compares any two head-to-head. It is built for teams choosing a model for voice agents. View the leaderboard. Project number five, Nova CLI v1.0, an autonomous AI

[05:04] developer in your terminal. Nova is a code-base aware AI developer that lives in your terminal and builds, tests, and fixes code. It solves the constant context switching of modern development where jumping between IDE, browser, docs, a chatbot, Git, and the terminal breaks your flow and makes you re-explain the project each time. You authenticate from the command line, point it at a project, and it maps your repo, understanding your structure and file connections, so you build without loading files first. It generates and

[05:34] refactors code, reads stack traces, and runs a self-healing loop that catches and patches bugs on its own. With clean atomic diffs, you review in the terminal. It keeps persistent context across sessions, works across large multi-file code bases, and reaches over 160 AI models running natively in the CLI with your workflow under your control. It installs in seconds. It is built for developers. Install it and start building. Project number six, Claude for Google Workspace. Claude

[06:05] working inside Docs, Sheets, Slides. Claude for Google Workspace is an add-on that puts Claude to work inside Google Docs, Sheets, and Slides. It solves the break in flow from leaving your document to ask AI elsewhere and pasting the result back. One install adds Claude to all three apps where it works alongside you in the file you have open. In Docs, it drafts, tightens, and structures writing. In Sheets, it builds financial models, analyzes data, and pulls in live numbers. In Slides, it builds decks from

[06:36] your layout and flags overlapping elements. You review every change, seeing suggested edits, highlighted cells, and new slides before you accept. And it keeps your theme, heading styles, and surrounding formatting intact. You pull context from other tools through connectors, save a working process as a reusable skill, set preferences, and drop in a PDF, CSV, or Office file for Claude to read. In the add-on, it sees only the file you open plus connectors you turn on, and admins control who installs it. It is in beta on all paid

[07:07] Claude plans. It is built for teams and professionals. Install it from the Google Workspace Marketplace. Project number seven, PolyLane for Vercel. Finds, diagnoses, and fixes Vercel issues. PolyLane for Vercel is an AI monitoring and incident response tool that finds issues in your Vercel apps, works out why, and writes the fix. It solves the manual digging of production work where you chase alerts, read logs, and trace a failure to its cause by hand. You install the integration from Vercel in about a minute over OAuth with

[07:39] no SDKs, API keys, or alert rules, and pick which projects it can see. It learns how each project normally behaves and raises an issue when something is off, grouping failed builds and repeat alerts so you hear about each problem once. During an investigation, it pulls the project’s request logs and metrics, checks recent deployments and config changes, and shows what broke and why. When the cause is in your code, it opens a pull request on the repo behind the project, and any write waits for your approval. Projects, domains, storage,

[08:09] and firewall rules sit in one graph with your stack, and any coding agent can query it. It is built for developers and DevOps teams. Get started free. Project number eight, Liquid Inference. Providers auction every prompt on price. Liquid Inference is a live auction exchange for LLM inference built by Architect Financial Technologies. It solves the cost and guesswork of picking one provider where you pay a fixed rate and never see who could serve the same request cheaper. For every request, inference providers post competing

[08:39] offers, and the job is awarded to the lowest priced one that meets your rules for cost, intelligence, latency, and data handling with a firm price cap locked before the first token, so you know the most it can cost. Each job returns a receipt showing the winning provider, the cap, the final charge, and how many competed, and it publishes live order books, per model quotes, and price history. It tests every provider with standard benchmarks and publishes the results, and providers can monetize spare GPU capacity by posting and changing prices. It is Open AI and

[09:11] Anthropic compatible, so your code works unchanged with tools like Claude Code and Cursor. It is built for developers and inference providers. Swap your base URL and start. Project number nine, Articose MCP. Run synthetic user research from your assistant. Articose MCP is a server that brings Articose’s synthetic user research into your AI assistant. It solves the cost and weeks of traditional research and the extra step of leaving your chat to run it. By letting you start a study from the same place you already work. Articulated

[09:42] interviews AI personas built on the big five model with 30 facets and enforced stance diversity, blind to your hypothesis, so they push back instead of telling you what you want to hear. Then returns a structured report of motivations, objections, confusion points, and prioritized recommendations in under 30 minutes. Over MCP, you connect Claude, ChatGPT, or any compatible client and run the full flow. Start and confirm a study, check its status, reuse a saved audience, then follow up with a single persona, put a

[10:14] question to the whole panel, or ask a finished study and get its answer back. It is built for SaaS teams, agencies, and consultants. Connect your assistant and run your first study free. Project number 10, ToneFold, describe a song, edit every note. ToneFold is a free, open-source AI music composer for Mac and Windows. It solves the gap between AI tools that generate a finished track you cannot change, and the labor of writing every part by hand. You describe what you want to hear in plain language, and it writes chords, melody, bass,

[10:45] drums, and more into a piano roll, plays it at once through a built-in synth, and lets you change any note. It works in layers and sections across 11 editable kinds, so you lock the chords you like and ask for a new baseline. In producer mode, a producer agent proposes a plan naming each layer and section, and nothing is written until you approve. With the approval enforced by the app, rather than a prompt. Then specialists write only their own parts. Generation, playback, editing, and export run on your machine. Only the chat uses a

[11:16] model, your own Claude login, or a local Ollama. You export MIDI, a stereo mix, and per-layer stems, and an optional plugin runs it inside a DAW. It is GPL 3.0. It is built for producers and musicians. Download it free. Project number 11, Claw Call, AI that makes your phone calls. Claw Call is an AI that makes phone calls for you. It solves the time lost to phone trees, hold queues, and talking to a rep for simple errands. You give it a US number and a task, and

[11:46] it dials, listens to the menu, and presses the right keys, waits through the hold queue, and talks to whoever answers. Then reports the outcome with the transcript it captured. When a decision genuinely needs you, it calls your phone, briefs you, and connects you only if you say yes, and it never agrees to anything you did not authorize, saying it is an AI whenever asked. You trigger a call by trying your own number, texting it from a US or Canadian phone, or installing its chat GPT plugin and asking in plain English. And it also works with Claude, Grok, a REST API, and

[12:19] a hosted MCP server for agents. Reserved plans give you a private caller ID and an inbound AI assistant. It is built for anyone who dreads the phone. Try a free call. Eppalude already appeared in an earlier batch, batch 11, entry 14. It’s note taker feature. This entry is its narrator feature. So here’s a fresh write up for it. Project number 12, Neappalude Narrator. Listen to any text on Mac. Neappalude Narrator is a Mac text-to-speech feature that reads almost anything aloud. It solves the time cost

[12:49] of reading, letting you listen while your eyes and hands are busy. You select text in any app and press a hot key to start reading without moving it elsewhere. Or bring Narrator a PDF, EPUB, DOCX, web link, clipboard text, image, or screen capture, each saved to your library. A floating player highlights the sentence or word being read, or shows one word at a time in RSVP mode, and you click a word to jump there or look away and just listen, at speeds from half to triple. EP1’s voice reads on your Mac, so its text and audio

[13:20] stay there, while cloud voices send the text to Eppalude for a wider library. And the picker says where each runs before you press play. You can put a narration on the web to finish on your phone or share a link. It is built for anyone with a reading backlog. Start a free trial. Project number 13, SemWrite, a semantic interface between agents and software. SemWrite is an open-source semantic layer that gives AI agents a typed interface to real software. It solves the fragility of agents guessing screen coordinates or inheriting a broad

[13:51] shell where an action is neither precise nor safe. Instead of clicking pixels, an agent calls a named operation on an application object, a scene’s objects, a document’s nodes, a timeline’s clips through one broker. Every request passes through policy that checks scope and permissions before anything runs. So, discovering a capability never grants authority to use it. And sensitive actions like input, clipboard, capture, and app changes each need an explicit grant. References identify objects within a session, jobs expose progress,

[14:23] and results come with read back and execution evidence you can inspect. Application drivers cover Figma, Chromium, Blender, and MLT video. And it works over MCP, a CLI, and an SDK. You bring your own agent, and it starts read-only. It runs on Linux, macOS, and Windows. It is built for developers connecting agents to applications. Install it and connect your agent. Project number 14, Seemo, a judgment layer for software that acts. Seemo is a decision model from Temporal Labs that

[14:54] returns calibrated probabilities instead of generating text. It solves the problem that software acting on an AI’s output has to parse an essay and guess how confident the model really was. You send a state, text, a screenshot, or video along with a set of typed questions, and Seemo answers each as a choice, a score, or a value, returning a probability distribution for every one from a single pass in milliseconds. Because the probabilities are calibrated, your code can branch on numeric thresholds, route a case for

[15:25] human review, or sum them across a corpus, rather than trusting a confident sounding label. It fits anywhere software needs to make a fast, grounded judgment, from classification and moderation to routing and triage, giving an agent a reliable decision layer. It is built for developers building software that acts. Explore it and ask your first typed question. Project number 15, Moonwalkers Dusk, robotic shoes that speed your walk. Moonwalkers Dusk is a pair of motorized robotic shoes from Shift Robotics, the lightest

[15:55] the company has built. They solve the slowness of walking, letting you cover ground faster without changing how you move. You strap them over your own shoes, and an intelligence layer called Sensa reads your movement intent and matches its response to your stride, so the assist feels like part of your own motion. It adjusts control for terrain like gravel, grass, and shallow puddles, and recognizes when you shift from a walk to a run, keeping pace automatically. A wrap-around light shows what the shoes are doing and glows on the ground in the dark. An a companion app plans routes, tracks distance, and

[16:27] personalizes settings. They come in three sizes for a secure fit, charge over USB-C, and let you swap straps, hubs, and wheels without tools. They are built for commuters and anyone who walks a lot. Check availability on the Shift Robotics site. Project number 16, Strak Comply, compliance you run from your agent. Strak Comply is a security-first compliance platform for getting audit ready without the sales call. It solves the manual grind of SOC 2, ISO 27001,

[16:57] PCI DSS, HIPAA, and NIST CSF, where teams drag screenshots into upload forms and guess what the auditor wants. You connect your stack from over 100 integrations like AWS, Google Workspace, GitHub, and Okta, and 100-plus tests run every day against your real systems, each one counting toward every control it proves. When a test fails, it names who or what to fix and writes the steps for your setup. And your auditor reviews evidence in a portal without needing an account. You run the whole program from

[17:28] your coding agent over an MCP server. So Claude Code, Code X, Gemini CLI, Cursor, or Open Code can file evidence, rerun checks, and answer the auditor with its name on every change. It also surfaces which AI tools can reach your data and scores vendor risk. It is built for security-first teams. Start a free trial. Project number 17, Agent Guard, scans AI agent skills before you install. Agent Guard is a scanner that checks AI agent skills for security risks before they touch your codebase.

[17:59] It solves the blind trust of installing a skill where a skill MD can quietly run shell commands, read secrets, or carry hidden instructions you never see. You paste a skill MD or its instructions into the scanner, and in seconds it returns a trust report with security and quality scores, a risk rating, and the capabilities the skill actually has from reading project files to executing commands and reaching the network. It combines deterministic pattern checks with AI-assisted analysis to surface

[18:30] shell commands, file and environment access, external downloads, credential access, suspicious URLs, obfuscated instructions, prompt injection patterns, and destructive operations. Each finding explaining why it matters and what to do. It is free, needs no account, and the report includes only issues evidenced in the skill you scan. It is built for anyone installing agent skills. Scan a skill free. Project number 18, Sign Frame M3, tests MCP servers against real agents. Sign Frame

[19:01] M3 is a PESTY framework that tests MCP servers against the agents your users actually run. It solves a blind spot in MCP testing. A server can expose the right tool, yet the agent answers from memory and never calls it, which a bare model API never reveals. M3 runs real Claude code, Codex, open code, or Pi binaries against your server, records every MCP tool call, and fails the test when your server was skipped or called wrong. So, you fix the tool description and rerun. Direct tests check schemas,

[19:33] results, and errors with no model, while agent tests check which tools a real harness used, all as ordinary Pesti files kept in your repo. You run the same suite across agents to compare. Pin the version your users run today and the next one to catch breaks early, and gate pull requests in CI where a run with zero tests fails. Your coding agent can write the tests from a skill, and any ACP agent works, too. It is local first and open source. It is built for MCP server developers. Read the docs and

[20:03] start testing. Project number 19, Velocity, a multiplayer AI office for teams. Velocity is a multiplayer AI office where your team and your AI agents work together in one place. It solves the tool switching and scattered context of remote work, where calls, notes, tasks, and calendars live in separate apps your agents never see. You walk into a cabin to talk to a teammate or an agent, and presence, video calls, transcripts, tasks, and guests all stay in the same window, so your agents already know what happened. You spawn

[20:35] agents powered by the AI subscription you already pay for, like Claude code and they run on your Mac or a cloud computer with nothing sent, paid, or signed without you. A built-in agent called Speed needs no separate subscription and reads your email, transcripts, and files to create and capture tasks, do deep research on your own data, and deliver a morning brief. It offers over 100 integrations plus a cloud computer for legacy apps. It is built for remote first and hybrid teams. Open your free office. Project number

[21:06] 20, DataBench by Alcar open-source data workspace for people and agents. DataBench is a self-hostable, web-based workspace where people and AI agents collaborate on data live. It solves the split between human analysts and agents working on data in separate tools with no shared place to chat, run code, and see results together. Teammates and an agent share each chat live, and the agent runs in its own sandbox on a machine you choose using open code or clawed code. You work in reactive plain

[21:36] Python and SQL notebooks that people and agents edit together, compatible with Marimo with a renderer for tables and charts, and connect to any async Amela compatible database. You run chats and notebooks on the host or add your own machines over SSH and share them per team with organizations, nested teams, roles, and every authorization decision recorded. A model gateway calls Anthropic or OpenAI with your own keys, and nothing else leaves your network. It is Apache 2.0 open-source. It is built

[22:06] for data teams working alongside agents. View it on GitHub. Thanks for watching. See you in the next video.