Agent Loop: entendendo o coração do agente

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Original language: Portuguese

Original video: Agent Loop: entendendo o coração do agente · Channel: Vini Lana · 1:32:38 · Watch on YouTube

Topics: AI agents, AI evaluation and benchmarks, Software engineering with AI, AI models, AI safety

Summary

A live explica o Agent Loop como o ciclo que transforma uma API de completion em um agente capaz de escolher e executar ferramentas, observar resultados e continuar até concluir uma tarefa. O apresentador diferencia o loop agêntico do harness e descreve elementos como contexto, permissões, hooks, memória, subagentes e skills. Ele compara harnesses prontos, como Hermes Agent, a frameworks para construir sistemas de agentes, destacando segurança, controle de acesso, observabilidade e evals. Na parte final, comenta modelos e Decision Models, apresenta projetos próprios e cria ao vivo uma aplicação humorística para avaliar calvície.

Key points

O Agent Loop recebe o input, consulta o modelo, seleciona e executa ferramentas, observa os resultados e repete o ciclo até considerar a tarefa concluída.
O harness reúne o que fica em torno do modelo e do loop, incluindo contexto, guardrails, permissões, hooks, memória, subagentes, skills e ferramentas.
Um system prompt, sozinho, não garante proteção contra prompt injection; o apresentador recomenda aplicar controles também no harness, como permissões e sandbox.
Frameworks como Ivy Dev e Mastra podem servir de base para desenvolver agentes com mais controle sobre segurança e operação em produção.
A escolha do melhor modelo depende do caso de uso e de evals com tarefas e dados representativos, não apenas de benchmarks públicos ou impressões pessoais.
Hooks permitem interceptar eventos do ciclo de vida do agente, por exemplo, antes ou depois de uma tool call, para aplicar regras, pedir aprovação ou registrar ações.
Em sistemas multiagentes, autenticação e autorização determinam quem pode usar cada agente e quais ferramentas pode acionar.
Separar as regras de negócio e os serviços do agente facilita trocar de framework ou interface sem reescrever o sistema inteiro.
O apresentador descreve o Invokta como uma forma de expor capacidades de back-end a agentes e o Dev Gateway como um projeto voltado à economia de tokens.
A demonstração ao vivo do Calvo Bent ilustra o uso de um Decision Model para analisar imagens e gerar um ranking humorístico.

Chapters

Start	Chapter	Summary
00:01	Introdução ao Agent Loop	O apresentador introduz o tema e explica como o Agent Loop transforma uma API de completion em uma interação agêntica.
06:12	O que compõe um harness	Com uma analogia de carro, ele distingue o modelo, o loop agêntico e o harness, que reúne contexto e controles.
13:27	Frameworks e harnesses para agentes	A live compara o uso de um harness genérico com frameworks voltados à construção de sistemas de agentes em produção.
19:07	Canais, modelos e evals	O apresentador aborda integrações com canais e explica que a escolha do modelo deve ser avaliada para cada caso de uso.
24:16	Começar com um harness mínimo	Ele recomenda partir de uma estrutura simples e acrescentar componentes conforme as necessidades do workflow.
31:29	Ferramentas, autenticação e autorização	A conversa passa ao controle de acesso em sistemas multiagentes e às ferramentas disponíveis durante a execução.
33:01	Permissões e interceptação do loop	O apresentador explica como permissões e hooks podem controlar ou interromper ações do agente.
40:44	MCPs e separação entre agente e sistema	Ele discute conexões com ferramentas e a importância de separar a lógica de negócio da interface representada pelo agente.
43:49	Testes práticos com modelos	O apresentador compara resultados de modelos em tarefas de geração visual e desenvolvimento de um editor de vídeo.
52:09	Gemini, classificação e Decision Models	A conversa aborda o desempenho de modelos e o uso de Decision Models para classificação e avaliação.
58:25	Demonstração de análise de imagens	O apresentador demonstra um Decision Model que classifica imagens, comenta sua velocidade e testa alguns exemplos.
01:08	Invokta e Dev Gateway	Ele apresenta projetos próprios para disponibilizar capacidades a agentes e reduzir o consumo de tokens.
01:14	Ambientes isolados e demonstração do Calvo Bent	A live aborda opções de ambientes isolados e mostra a publicação de uma aplicação criada durante a transmissão.
01:20	Teste ao vivo e ranking	O apresentador testa a aplicação e acompanha a análise de imagens e a atualização do ranking humorístico.
01:27	Encerramento e recapitulação	A live termina com uma recapitulação descontraída, agradecimentos e referências a conteúdos sobre agentes.

Quotes

Todo harness tem que ter o loop agêntico para funcionar. — 04:10

A pergunta de qual é o melhor modelo depende do seu caso de uso e de como você está medindo isso. — 22:14

Software você começa do zero e vai desenvolvendo, adicionando camadas conforme necessário. — 24:47

Antes de ele deletar um arquivo, eu posso chamar um outro script que vai verificar se a gente pode realmente fazer aquilo ou não. — 36:36

Concepts and entities

Agent Loop, Harness, tool calling, prompt injection, hooks, evals, decision model, Hermes Agent, Ivy Dev, Mastra, Claude Code, Invokta, Dev Gateway, Vini Lana

Full transcript (original language)

00:01 Boa noite AI Coders, como é que vocês estão meus queridos? Achou que não ia ter live hoje? Até eu achei, viu? Pancadaria por aqui, como é que vocês estão? Tô vendo aqui ó, pô maravilha, o Marc renovou a assinatura anual ontem. Seja muito bem-vindo novamente meu querido Marc. Olha quem tá na área aí o R R M Easy também sempre na área com a gente. Também o Alessandro. Vamos nessa galera, estamos aí ao vivo, começando mais uma live. Essa live de hoje vou falar sobre Agent

00:32 Loop, beleza? Já peço a você aquela moral, compartilha no grupo da empresa, no grupo do WhatsApp, no grupo da família, o pessoal que tiver discutindo política fala ô, dá uma pausa aí rapidão. Vamos discutir aqui ó, vamos discutir coisa importante pô, política já era, tô zoando. >> [risadas] >> Vai esquerda ou direita? Eu sou Agent Loop. Bora falar sobre coisas que vão é, produzir mais produtivas diretamente para você e focar energia, gastar energia naquilo que já traz alguma coisa logo imediato para você, né? Política tá

01:04 complicada aqui no Brasil e não é pauta desse canal. Pessoal, olha só, Agent Loop é uma parte fundamental dentro do seu harness. Aliás, minha câmera tá espelhada aqui, mas eu queria mostrar para vocês aqui ó, nossa camiseta da lojinha da da loja da AI Coders Academy, para quem não conhece, vou lá lançar o link aqui para vocês também nos comentários, mas já tá rolando, viu? Chegou para mim hoje minhas próprias camisetas, tem aqui só quem

01:35 usa o modo Yolo merece viver o extraordinário. Deixa eu inverter a câmera aqui, eu tenho que descobrir onde que inverte a câmera. Vamos aqui ó, câmera, pronto ó. Só quem usa o Yolo merece viver o extraordinário. Agora ficou invertido. Outra que chegou também aqui ó, 99% no Coffee Bench, aí esse benchmark aqui eu confio, hein? Tem outras legais para caramba também que chegaram aí. Lojinha tá aí, loja tá aqui no no no chat, quem quiser acessar, fica à vontade. Vamos lá, tomar, olha aí, é liberado para os

02:06 mortais do pró, maravilha, olha aí, ó, o Argon agora tá liberado, tá liberado no anti wrap, tio Robson, maravilha, hein, cara, maravilha. Vamos que vamos. Essa live hoje a gente não criou o link dela antecipado, não fiz raipamento dela antes, então vou contar para você com vocês hoje para a gente ter audiência aqui. Fechou? A audiência ainda tá um pouquinho fraca, quinta-feira essas horas geralmente não estou por aqui, mas se não der muita gente, não tem problema, os que importam estão aqui com a gente. Tá bom? Pessoal, vou

02:37 compartilhar minha tela com vocês. Aqui, ó. E vamos falar então sobre Agent Loop, tá? Toda vez que a gente estiver desenvolvendo sistemas de agentes, o Agent Loop ou usando o agente, o Agent Loop vai tá ali, beleza? O que que rola? Quando você tem uma API de LLM, ela é uma API de completion, então ela vai simplesmente completar o que você tá mandando para ela. O LLM é, você manda ali dentro do da da da requisição, né,

03:08 tipo, oi, bom dia, aí ele vai lá e responde, bom dia também, basicamente é um completion. Para aquilo virar uma interação agêntica, você precisa disso aqui, ó. Você precisa que o agente receba o input, desse input ele vai pensar, vai escolher a ferramenta que vai ser chamada. Ah, eu vou integrar com o MCP, ah, eu vou chamar uma ferramenta específica, vou chamar uma tool de edição de código, de leitura de arquivos, então o LLM ele vai pensar, depois ele vai executar essa tool,

03:39 antes dessa tool a gente pode interceptar, vou falar um pouco disso aqui também, tool executada, daí o LLM vai observar o resultado, então você faz mais uma requisição lá para o modelo, toda a requisição vai tudo junto, todo o histórico de conversação, por isso que é importante a ideia de cache dentro do modelo. Depois, ele vai observar o resultado, se for necessário, ele vai pensar, ele ele observa, ele pensa de novo, se for necessário, ele vai escolher mais uma ferramenta ou não, ele pode determinar que aquele loop acabou. Então, isso

04:10 aqui, toda vez que você tiver usando o agente, isso é o loop básico, tá? Não estou falando de loop engineering, estou falando de loop agêntico. Isso acontece no Livi, isso acontece no Mastra, isso acontece no LangGraph, isso acontece no, eh, isso acontece no, no CloudCode, isso vai acontecer lá no Hermes. Todo o harness tem que ter o loop agêntico para funcionar. Isso é base. Entender isso aqui vai ajudar você tanto a ir para o caminho de criar o seu próprio harness, até porque esse

04:40 material aqui é material de harness engineering, quanto também um um caminho de entender o que que é fundamental dentro do que você está usando hoje. Às vezes você está usando um agente e está usando ele para outras coisas e tudo mais que não tem necessariamente ali o que é fundamental para você, você pode reduzir para um harness mínimo. Então, é falando de harness engineering, né? O que que é um harness? Quem aqui está ligado o que que é harness, manda no chat que um, se você sabe o que é harness, manda dois, se você não está ligado o que que é o harness.

05:11 Só para eu me ligar aqui como é que está a inter, como é que está a maldade da galera aqui da, do chat em relação a esse assunto. Vamos ver quem está participando aí com a gente. Vamos que vamos, ó. Um, para quem está ligado, ó, o Mark está ligado o que que é harness. O Robson está ligado o que que é harness, ó, vou dar uma moral para vocês aqui, ó. O RMIs também está ligado o que que é harness. O, o Proganalizando está mais ou menos aqui ligado. O Ricardo está mais ou menos ligado aqui, ó, beleza. O Sérgio Costa. Vou dar uma palinha para quem estiver

05:41 assistindo depois aí no futuro, o que que é basicamente, tá? Eu gosto sempre de fazer comparação lá com o anel rodoviário de BH. Alguém conhece BH? BH, quer ver ó, Belo Horizonte. BH, cidade bacana, já morei lá, sou lá de pertinho, sou de Ouro Branco. E BH tem o anel rodoviário, tá? O anel rodoviário é basicamente o seguinte, para que o trânsito pesado não entre para a cidade, o trânsito é desviado para o que a gente chama de anel rodoviário. Beleza?

06:12 Eu vou compartilhar isso falando, já começar nossa a nossa, eita [ __ ] Nossa metáfora aqui. Caramba, o Google Maps, aí, beleza. Então, qual que é a ideia? Imagina que eu tenho um carro, ok? Esse carro, a carroceria dele é o que a gente chama de harness. Então eu posso ter uma Ferrari, posso ter um Fusca, tenho um Fusca, aliás, é, posso ter um Uno Mille de escadinha. O que tá em volta ali do motor é o que a gente chama de harness. O motor em si, o próprio motor, ele vai ser aqui ó, o

06:43 modelo de LLM. Então, a gente tem a, o harness, que é a carroceria do carro, a gente tem aqui o mecanismo que faz o motor funcionar, sendo o loop agêntico, vamos considerar que isso aqui é o combustível passando dentro do motor, mas basicamente isso. E aqui a gente tem o modelo de, ah, o LLM, esse cara é o modelo. Então o harness é o que tá em volta do modelo. Sem harness, o modelo é só uma API de completion, ponto. Beleza? É, eu puxei o exemplo de BH, mas não é para agora não, é para já já.

07:15 Mas, o que que a gente precisa entender aqui então? Que dentro desse, dessa carroceria desse carro, desse harness, a gente vai ter ali dentro a gestão de contexto, que vem através do arquivo agents.cmd, vem através das specs, da documentação, de tudo que você carrega como contexto, MCPs, bases de conhecimento empresas, second brain, é, AI memory do Akita que tá popular para caramba agora, tá todo mundo usando, né? Você vai trabalhar ali dentro os guardrails e permissões também, beleza? Então basicamente, o que que pode não pode fazer,

07:45 tá? Então, o modelo, ele não sabe que o que pode não pode fazer. Vai ser no harness que você vai setar esses guardrails e permissões. Que mais? Os hooks, as regras do que de como vai, eh, em momentos que você vai interceptar ou não. Então, o o loop agêntico, ele tem um ciclo de vida dele também. Toda vez que você inicia um loop, ele vai ter alguns eventos que vão ser disparados. Por exemplo, pre to use, antes de chamar a ferramenta, ele vai disparar um evento de pre to use. Pra que que serve esses hooks então? Pra eu conseguir interceptar, colocar regras dentro do

08:18 meu modelo, dentro do meu loop agêntico, do meu harness, pra eu alterar o resultado disso ou interceptar, beleza? Memória, que é o que vai ficar entre sessões, é o que vai garantir que eu comece uma sessão agora e dispare ela pra multiagentes e ali eu não vou perder aquilo, ah, o conhecimento que tá sendo feito ou que quando haja uma compactação do do contexto, eu consiga continuar mais executando sem perder a memória, né? Sem perder o que tava sendo executado. Então, aqui dentro desse harness, a gente pode trabalhar com diferentes tipos e níveis

08:48 de memória. Subagentes, que aí é que são, eh, pode ser, podem ser subagentes tanto o que você já pré-configurou, quanto também subagentes efêmeros, que vão rodar ali e vão sumir e você não tem nada daquilo salvo. Ele vai ser descartável. Skills e comandos, que são as receitas, né? O jeito da casa, então, o passo a passo de como fazer determinadas ações, como fazer design, como fazer back-end, como fazer front-end, como fazer mobile, como fazer scripts e os comandos também, que fica dentro do harness e aqui as ferramentas. Ler, editar, rodar, buscar

09:21 e ferramentas a gente fala também das tools que são disponibilizadas via MCP. Então, basicamente, a gente tem o loop agêntico aqui dentro, que é o harness mínimo, que só existe agente se tiver loop agêntico, do contrário é só uma page de completion e em volta desse loop agêntico, a gente vai ter o harness. Essa maravilha aqui, que cada dia a gente vê novas, eh, definições, né? Não é novas definições, mas, eh, novas possibilidades de trabalhar com harness. E aí, a partir disso, a gente começa a entender que

09:52 desenvolvimento de agentes, quando eu tô usando um framework, quando eu tô usando o Ivi Dev, por exemplo, eu tô necessariamente construindo uma estrutura de harness para um loop agêntico. O Ivi Dev, o Hermes Agent, o Open Claw, ah, soluções de agentes, em geral, eles vão cuidar dessa parte básica. Pelo menos o loop do agente. O Hermes Agent, ele vai além, ele é o próprio harness. O Ivi Dev, ele vai ser uma maneira de você construir o seu harness

10:22 em cima de uma estrutura de loop agêntico. Quem tá acompanhando aqui, manda no chat um se tá acompanhando, se tá fazendo sentido, manda dois se não. Manda três se você caiu nessa live do nada, você não tava esperando eu trazer um conteúdo desse bravo aqui hoje para vocês, você falou: “Ai, cara, do nada o Vinícius tá soltando conteúdo da hora aqui ao vivo e de graça no YouTube?” Vamos ver como é que tá aqui nossa audiência aqui, ó. Quem tá com a gente aqui, ó. Um. Marque que tá curtindo aí, ó. Denik também tá curtindo. Proganalizando também tá curtindo. O Robson também tá com a gente. Olha aí, ó. O,

10:54 o Rafael trouxe aqui, ó: “Mas harness nem é bem, nem nem é mais o problema, pô. O problema é não saber o que está fazendo”. Ô, Rafael, eu digo mais, cara, o problema sempre foi não saber o que tá fazendo, né? >> [risadas] >> O maior problema é não saber o que tá fazendo. Tem uma galera que não sabe o que tá fazendo, mas tem certeza que tá fazendo do jeito certo. O Robson trouxe aqui, ó: “Hoje eu comecei a brincar pela primeira vez com o system prompt de um modelo. Cara, pensa num negócio complicado”. É complicado, Robson, mas eu vou trazer algumas ideias aqui hoje. Essa live, eh,

11:26 para ser um pouco mais participativa com vocês também, de como que você pode olhar para esse system prompt e como é que você pode trabalhar nisso aí, tá bom? Olha aqui o Rafael, eu acho que esse pá, eu sou maluco, mas a qualidade de tudo que eu tô fazendo melhorou muito depois que eu desativei a memória 100% e passei a fazer por etapas de acordo com o que precisava ser feito. Ô Rafael, nem maluquice isso não, tá? Eu, lá na nossa plataforma lá da AI Coders, tem um curso que chama Open Fusion, que eu demonstro várias maneiras de você desenvolver software junto com a inteligência artificial. Daí eu vou desde da ideia de pair

11:56 programming, fazendo ali commit a commit, revisando cada commit, que dependendo do que você tiver trabalhando e da velocidade que você precisar de imprimir, faz muito sentido, você consegue ter ali uma percepção melhor do que tá sendo entregue e também você consegue aprendendo mais com a base de código, até você ir fase por fase, depois spec por spec e depois, eh, eh, releases maiores por releases maiores. Tudo vai depender do ritmo de entrega e de produto que você tá desenvolvendo. Mas eventualmente, você, se você já é dev, já tem mais experiência,

12:26 e se o ritmo de produto e trabalho seu permite, você vai sentir, obviamente, melhor, né? Uma percepção melhor de entrega quando você tiver um acompanhamento mais de pair programming, que aí é muito interessante trabalhar, por exemplo, com o curso, com o Cloud Coach, Cloud Coach é um cara legal para você ir nesse ritmo de trabalho aí. Olha aqui, ó, o Rafael, minha equipe toda fazendo da mesma forma porque concorda comigo nisso. Maravilha, cara. Aí sim, quando você tem um alinhamento de equipe, é maravilhoso. A parte mais difícil hoje dentro de empresa é alinhar. As pessoas estão muito

12:57 habituadas a trabalhar no modo solo, cada um com as suas skills, com os seus MCPs, com suas manias, e aí trazer isso de uma maneira clara para todo mundo é um desafio, tá? Olha o Ramiro Mesquita na área, o Luís Filipe na área também. Bom demais. Turma, olha só, live começou a ganhar, a, a, tração aqui, viu? Peço a moral de vocês aí para continuar comentando, compartilhando aqui, que ajuda o algoritmo a entregar. Estamos falando, pessoal, para quem chegou agora, a gente tá falando sobre loop genético, um conteúdo que é de quinta-feira, você que acabou de chegar do trabalho ou que nem saiu de casa,

13:27 trabalha remoto, maravilha. A gente começou falando de loop agêntico, da importância dele, mostrei aqui o que é harness. Eh, não entrei nessa parte aqui ainda, né? Mas basicamente eu tô querendo trazer pra vocês uma base pra gente entrar no assunto um pouquinho mais interessante, que é quando a gente vai falar de agentes, tá? De frameworks agênticos. O Ivy é um framework que eu fiz um vídeo dele essa semana. Eh, fiquei um pouco frustrado, vou compartilhar com vocês aqui, tá? De ver que algumas pessoas não conseguiram perceber a diferença dele, né? De onde ele se encaixa. Basicamente o Ivy eu fiz

14:00 uma pro, de propósito, né? Uma provocação sobre Ivy versus Hermes. Por quê? Porque tem várias pessoas que não conheciam os frameworks agênticos. Então, entraram nesse universo através do Hermes. E tá tudo certo, não tem problema nenhum. A mesma maneira que muitas pessoas não conheciam classificadores e entenderam que dá pra fazer coisas com o Javy, por exemplo, e agora entendem. Mesma maneira que 90% das pessoas pessoas não conheciam o que que era um LLM e agora usam todo dia pra desenvolver software. Não conhecer não

14:30 tem problema, mas eu acho que é interessante, uma vez que a gente conhece, começar a perceber onde que cada coisa se encaixa. Hermes Agent, ele é muito bom como harness genérico, pra você ter independência de provider, mas ele não é o cara que você vai usar pra multi agentes em produção. Ai, Vini, mas o Hermes Agent tem uma feature de multi agentes. Ele tem, mas é um multi agentes pra você. O Hermes Agent não é o cara que você vai querer colocar colocar ele dentro, eh, de um sistema de atendimento ao público, por exemplo. Por que não, Vini? Porque

15:00 nele é mais difícil de você tratar problemas de prompt injection, é mais difícil de você tratar problemas de observabilidade, é mais difícil de você tratar questões como, por exemplo, sandbox e data set. Até mesmo se você quiser trabalhar com uma feature flag ou, eh, registrar dentro do software pra fazer um roll out. Como assim, Vini? Eu quero que essas alterações que eu fiz no meu ciclo de agente, ela só chega para 10% dos meus usuários, eu quero validar primeiro como é que vai ser isso, como é que vai ser a aceitação. Deu boa? Eu faço um rollout para todo mundo. Então

15:31 tem algumas questões de software que não é que não dá para fazer no Hermes Agent, mas ele não foi feito para isso. E aí quando você pega frameworks agênticos como o próprio IV Dev ou Mestra, ou aí você tá falando do cara. IV Dev Mestra, aí sim você tá dando uma moral para os sistemas que permitem que você desenvolver software de uma maneira eh de desenvolver agentes com software. Que que você tá resolvendo aqui? Basicamente, quando eu trabalho com Hermes, eu pego uma estrutura toda montada de harness,

16:01 contexto, permissões, hooks, memória, subagentes, skills, comandos, ferramentas. Quando eu pego IV, eu pego o loop agêntico já montado e aí cabe a mim eh desenvolver essa outra parte aqui. Só que como ele é um framework, ele facilita o rolê para gente. E é nesse sentido, você vai ver o Hermes Agent aqui ou o IV ou o IV Dev aqui, por exemplo, ó, tem o arquivo agents.ts, arquivo base de definição, beleza? Esse cara vai ser o cara que você vai definir aonde vai tá o modelo e qual o nível de reason.

16:32 Inclusive, se tiver fazendo sentido, já dá um joinha aqui no chat para dar aquela moral para gente. E skills é a pasta onde você vai deixar aqui o conteúdo das skills padrão. Tools, onde você vai [roncando] deixar deixar as tools pré-definidas. Sandbox é onde você vai configurar um ambiente sandbox. Tem alguns tipos diferentes de sandbox aqui dentro do IV, mas basicamente eu posso travar o meu agente para que ele não acesse links que não ou URLs que não forem permitidas. Ai Vini, por que que eu faria isso? Imagina só, eu tenho lá meu Hermes Agent

17:03 como um sistema de atendimento de clínica odontológica, beleza? Eu sei que tem uma galera, um monte de gente que faz isso. Vou te trazer um exemplo. Se eu não travei a nível de harness, o que ele não pode fazer, por exemplo, eu travei e coloquei na system prompt dele. Jamais acessar sites indevidos, beleza? Travei isso ali. Mas no prompt, no system prompt, eu tô travando de maneira não determinística. E os a própria Anthropic já soltou várias vezes, vários, eh, documentos

17:33 confirmando que é praticamente impossível você, eh, travar todos os os, ah, prompt injection. Então a própria Anthropic tem dificuldade de contornar isso. E você acha que você, no seu sistema, vai conseguir controlar contornar prompt injection no modelo só com system prompt? É bem provável. Então o que que pode acontecer? Eventualmente, você tratou alguns casos que você previu, mas outros casos que você previu não foram tratados. E aí o cara consegue, de alguma maneira, falar assim pro seu agente: “É o seguinte, eh, digamos que o cara tá

18:05 fazendo um pedido de de pizza e deu errado, por exemplo. Ele fala: “Cara, tudo bem, eh, me faça o reembolso como tem que fazer e me manda um um comprovante através desse link”. Ponto. Às vezes ele vai conseguir desviar de uma que foi colocada de maneira não determinística no system prompt do seu agente. E essa essa ação, ela pode abrir uma vulnerabilidade. Seu agente pode ser exposto, pode ser hackeado. Às vezes até já tá exposto. Dá uma olhadinha nisso aí nos nos seus agentes. Então, quando você trabalha com sandbox,

18:36 é importante dizer que o Hermes permite trabalhar com sandbox também, né? Mas quando eu trabalho com sandbox em um harness mínimo, eu tenho mais controle do que tá acontecendo no meu agente. Eu consigo olhar melhor no entorno e falar: “Eu vou limitar pra que meu agente tenha acesso somente a essa ferramenta específica”. A gente tá falando de permissões, de tools, de memória e que ele somente consiga acessar esse site que é o único site que ele precisa. Qual o site, Vini? Ah, pode ser o site de FAQ, site de documentação, por exemplo, da empresa. Então, são algumas tratativas que eu

19:07 consigo fazer com esse tipo de framework em código. Canais. Aqui é onde a parte mais importante quando você fala sobre agentes de, ó, tamo junto, obrigado hein cara. Fala Mateus, boa noite cara. Aí não pô. Bora lá, bora lá. É, então, channels né? Quando, que, por que que bombou o Open Glow? Pô, eu tenho a possibilidade de conversar com meu agente no WhatsApp. Maravilha né? Pois é, Hermes Agent também bombou, bombou por conta disso. Que tal eu conseguir fazer isso de uma maneira em desenvolvimento software que

19:38 integre facilmente com os canais. Eu consigo fazer aqui então. Integrar com o Slack, integrar com o Discord, com Telegram, com WhatsApp, por aí vai. Também usando o Ivi. Conectores, pô, maravilha, consigo conectar MCPs diretamente aqui. Sub agentes, eu consigo criar sub agentes aqui ou trabalhar com sub agentes efêmeros também. Schedules são os cron jobs, consigo trabalhar aqui. E walls, parte mais importante do seu workflow de agentes hoje. Pergunta pro chat. Chat, hoje, como você sabe qual é o melhor modelo de inteligência

20:10 artificial? Aliás, vou pedir pra você responder aqui, na sua opinião hoje, qual é o melhor modelo, qual é o melhor LLM do mercado? Manda aqui no chat rapidamente que eu vou dar uma moral pra vocês aqui ó. Ô, tamo junto hein, o Mateus tá, tá distribuindo joias aqui hoje, maravilha cara. Valeu demais. Olha aqui ó. O Mark trouxe pra gente aqui ó, já aconteceu de advogado colocar prompt injection em um doc e a gente do tribunal executar a favor do advogado. Eu vi isso aí viu. Olha pra você ver que não é só, você,

20:41 é, você precisa ter travas no agente pra que ele não faça isso. Olha aí ó, melhor modelo é o Claude ó, o Luís Filipe tá falando que o melhor modelo é o 5.5. E aí turma, qual que é o melhor modelo do mercado hoje? Manda pra gente aqui. O 5.5. Aí eu vou fazer uma pergunta pra você. Quando você tá desenvolvendo seus agentes de IA, aliás, quando você tá trabalhando com desenvolvimento de com IA, como é que você sabe, como é que você diz que que o meu modelo X é melhor do que o outro?

21:12 Você tem uma maneira clara de dizer isso? Tipo assim, eu vou olhar para o meu agente, vou falar assim que com certeza o Opus 5.5 é melhor de todos. Ou, como o Mateus aqui, ó, Gemini Argon é o melhor de todos. Cara, para eu falar isso, eu posso falar de uma maneira que eu tô no sentimento, então meu feeling é que o Opus 5.5 é o melhor de todos, porque eu tô vendo que ele tá entregando o melhor ali no dia a dia. Nitidamente o resultado tá mais interessante e eu preciso de menos

21:42 interações. Mas vai chegar um momento que você vai tá trabalhando com os sistemas e workflows agênticos que, cara, simplesmente você olhar para o seu sistema de atendimento, digamos que você fez um iFood ali, beleza? Tem um um o iFood e lançou um agente que ao invés de eu pedir pelo aplicativo, eu peço pelo agente dele. E aí, cara? Como é que você sabe qual o melhor modelo para usar dentro daquele workflow? Então a pergunta de qual o melhor modelo, ela nunca vai ser respondida por esse benchmark aqui, ó, do Artificial Analysis.

22:14 Ela nunca vai ser respondida pelo seu colega. A pergunta de qual o melhor modelo, ela depende do seu caso de uso e de como você tá metrificando isso. E aí, a partir do seu caso de uso, você vai olhar para o modelo e vai falar, ó, nosso agente aqui é o melhor modelo, ele é o modelo do Luna 6. Pô, e por quê? Porque em todas as tarefas do nosso eval, aí entra a importância de evaluations aqui, em todas as tasks que a gente

22:44 colocou tanto no dataset quanto no LLM as a Judge, o Luna 6 performou melhor. E o Opus 5.5 performou até igual em questão da entrega, mas o custo do Luna 6 foi infinitamente mais baixo. Logo, para esse caso de uso específico, o Luna 6 foi melhor. Pô, então quer dizer que o Luna 6 é o melhor do mercado? Não, ele foi melhor no meu benchmark privado, do meu caso de uso. Por isso que a gente tem esse problema de benchmark hoje. Geralmente benchmark público, ele vai mensurar tasks, ele vai trazer

23:15 um dataset interessante pra gente trabalhar. Porém, esse dataset pode ter sido vazado, ou seja, no treinamento o modelo teve acesso às respostas e ele pode ser benchmarked né? Talvez alguns caras aqui, não vou falar quem né? Mas podem ter sido benchmarked aqui e ter um resultado eh aquém quando você for trabalhar com ele na prática. Então entender isso vai te ajudar a construir melhor sistemas de agentes. Então a gente sai desde o agents group

23:46 entendendo o que é modelo, entendendo o que é loop de agente, entendendo o que é harness e agora a gente começa a entender que em alguns casos é muito mais interessante eu desenvolver o meu próprio harness, minha própria estrutura. Mas não preciso fazer isso do zero. Eu posso usar um framework pra isso. Essa estrutura que vocês estão vendo na minha tela aqui ó, isso aqui é só isso que é o o agente do Eve, tá? Sempre que você desenvolver, mesmo que você não entenda nada de código, você vai ter muita facilidade de entender o que tá acontecendo ali

24:16 dentro. Então você vai de um caminho que hoje você tem o Hermes Agent que é super é overhead, você tem muita informação ali, muito código, você vai e e pra você tornar ele mais seguro, você vai ter que começar a tirar coisas, travar coisas. Então você tem mais trabalho pra travar. Você inverte isso e faz o contrário. Você já começa com tudo travado, com poucas possibilidades e você vai adicionando possibilidades para o seu workflow agêntico conforme a demanda, conforme a necessidade. Isso aqui a

24:47 gente tá falando de boas práticas de desenvolvimento software, não é de hoje, não é de ontem, não é de 10 anos atrás, é desde sempre. Software você começa do do e vai desenvolvendo, adicionando camadas conforme necessário. Over engineering e já existia antes da inteligência artificial. Com IA ficou mais fácil ainda de fazer o over engineering. Beleza? Olha aí, ó. O Mark trouxe aqui: “Hoje é no sentimento, na percepção, a maneira como ele tá olhando. Tem que rolar um eval”. Maravilha, hein? Ó, o Prog analisando: “Luna é top, dá pra usar quase infinito

25:17 com conta semanal”. O High Code 5.5 tá nessa pegada também, viu? Fala, Codex, meu querido, como é que você tá? Bom demais? Olha aí, ó, o Vini: “Que que você acha do Orca”? Cara, muita gente me pergunta do Orca. Eu não usei ele ainda. Tá no meu workflow, não cabe o Orca. Mas eu vejo uma galera falando muito bem dele. Inclusive, se tiver alguém no chat que que usa, quiser dar essa moral de que que tá achando do Orca, fica à vontade. Ó, o Codex aqui, ó: “O Google é um claro exemplo disso. Os modelos são bons, mas ficam hiper apagados porque o Harness é uma bosta.

25:47 Tu tem que colocar uma panca”. >> [risadas] >> É bem isso aí mesmo, cara. Eh, olha aí, ó, o Ivy mais Invoke faz umas paradas absurdas. Exatamente, exatamente. Olha aí, ó, o Adonis usa. Aí, maravilha. Então, olha só, que que eu tô querendo trazer pra vocês de percepção, pessoal? Que se você teve o contato inicial com Hermes, já explodiu a cabeça, que quando você for trazer isso pra o seu desenvolvimento de software, desenvolvimento de agentes, o Hermes, ele não é o cara pra você fazer isso pra produtos em produção, beleza? Ele é o cara pra você usar, pra você usar como

26:19 AI co-worker e tudo mais. Eh, mas o inverso pode acontecer. Você pode criar um AI co-worker. Aqui eu vou passar um esquemão pra vocês. Você pode pegar aqui, ó, criar um AI co-worker com o com o Ivy Dev, usando os templates que ele já tem. Por exemplo, ele tem o personal agent aqui. Vou te passar o link aqui no no nosso chat, beleza? Tem o personal agent que, basicamente, eles ele funciona literalmente como assistente pessoal, só que eu consigo ir

26:49 adicionando tools, adicionando rotinas conforme eu precise. Que que é legal disso aqui? É mais fácil eu delegar para o Cloud Code, para o Codex, configurar um agente com o IV Dev, do que eu delegar ele para configurar um agente com o Hermes, porque a zona de contato é diferente e aqui a gente tá falando de um agente que ele é organizado por pastas, então a leitura para o Cloud fica mais fácil também. E aí eu consigo começar a pensar em alguns casos bem interessantes, por exemplo, na ideia de Agent Factory. Inclusive, se você curte o que eu tô

27:20 trazendo aqui para vocês, olha aí, ó. Manda um salve para o amigo, meu amigo Sid, que tá vendo a live pela primeira vez. Ô, Sid, um salve para você, meu querido. Tá, eu tô evangelizando ele, ele com a palavra da Eicones. Maravilha, seja bem-vindo à nossa live aí, ó. Então, eu queria aproveitar esse rolê que a gente tá falando aqui, né, sobre Agent Factory. Que que é Agent Factory, turma? É a possibilidade de eu construir uma estrutura de agentes que ela se retroalimente, vamos dizer assim. Então, que eu consiga construir ela uma vez e

27:50 na próxima vez que eu precisar de colocar um agente novo ali dentro, nesse mesmo conceito de ter uma manutenção, escala, escalabilidade, performance, observabilidade, toda essa estrutura importante que você tem que trabalhar em produção, que eu consiga fazer isso com mais facilidade. E esse rolê todo que vocês já estão aprendendo aqui agora, vai ser mais aprofundado no nosso rolê do Agent Builder, tá? Vamos ter a formação, no dia 27 tem uma aula, quem tiver no grupo do WhatsApp aqui vai ficar sabendo primeiro. Inclusive, quem entrar no grupo do WhatsApp vai receber hoje o material

28:22 dessa aula que eu tô fazendo aqui com vocês, então, esse Excalibur Draw aqui, eu vou compartilhar lá no grupo do WhatsApp. Só você entrar aqui, tá? Deixa eu colocar a a imagenzinha aqui também, ó, do nosso QR Code. Quem tiver no grupo do WhatsApp hoje vai receber o acesso a essa, essa, esse material da aula aqui também, junto com os links que eu tô mencionando. Beleza? Então, fica a dica. Que que que vai rolar nessa formação? A A vai ter uma aula aberta, então, você vai poder participar sem pagar. A ideia nossa é Givers Game, você entra, assiste, aprende, se curtir a maneira

28:53 que eu tô ensinando, cai pra dentro e aí eu vou ensinar você desde do básico a configurar um agente do zero até configurar uma fábrica de agentes, colocar os agentes funcionando de uma maneira quase que semi-autônoma e aí a gente vai entrar a fundo em Harness Engineering pra agentes, entrar a fundo no loop agêntico, é, hooks, trazer tudo que você precisa saber, até observabilidade, feature flag, roll out e colocar um sistema em produção. Pra funcionar pra 10 usuários, pra 1.000 usuários, pra 100.000 e pra 1 milhão de usuários. Não

29:24 importa, você vai aprender a construir uma estrutura robusta de agentes nessa formação aí Agent Builder. Cai pra dentro, quem entrar aqui na turma inicial a gente vai fazer um desconto bom, tá? 40% de desconto pra quem tiver nesse grupo aqui com a gente e você não perde nada de tá nesse grupo, só ganha. Cai pra dentro, o link eu vou mandar aqui no chat também pra você que tá participando dessa live com a gente agora ficar satisfeito, beleza? E olha só, deixa eu puxar aqui pra nosso chat, tem uma galera massa participando aqui com a gente hoje. Olha só quem tá aqui com a gente nesse

29:55 momento. Eu já vi aqui, ó, momento jabá. Olha aqui, ó, vou fazer aqui, ó, você que tá cansado de guru da internet te ensinar coisa que ele não sabe, seus problemas acabaram. Venha conhecer aqui, ó, formação Agent Builder. Hahaha, muito bom, hein? Tamo junto, tamo junto. Olha aqui, ó, que mais? Momento jabazinho, claro, né, pô? Descontinho pro pro, quem é membro pro da Ecode tem desconto. Eu tô fazendo um sistema de ponto do zero, cara, eu nunca tive que estudar tanto.

30:27 MFA, token, etc, software escalável, a parada é mais embaixo, com certeza. A galera que pensa que só Vibe Code resolve o rolê, meus amigos, Vibe Code é o comecinho. Olha quem chegou aí, ó, Moste tá com a gente também, maravilha, seja muito bem-vindo, meu querido. Rafa Tech na área também, bom demais, cara. Os de sempre, os fiéis tão aqui, é isso, pô. Olha quem tá aí, o Web Fire AI. Vini, para quem já é da comunidade qual será o desconto? Vai ser um desconto brabo. Pode confiar. Você vai falar: “Caraca, o Vini é meio doido mesmo, velho”. Mas fica tranquilo,

30:57 vai ser um desconto brabo, tá? Eh, fala, Fabrício, meu querido, bom demais? Ó o Mateus aí, ó. Quem é membro tem desconto? Tem desconto sim, pro novo curso tem desconto sim, Mateus. A gente vai dar um desconto bem interessante. Você vai falar: “Puts, cara, investir na planta valeu a pena”. Vocês tão ligado que a minha mente nossa lá, né, é investir na planta. Tem data? Tem sim, dia 27 desse mês, beleza? 27 desse mês. Olha aí, ó. “Muito bom que eu tomei um ed do Sobro aqui agora tá vendendo a gente”. Aí, pô, time, né? Eh, lerê. Ó o subido. >> [risadas] >> Deixa quieto, não esqueçam o like,

31:29 galera. Vamos nessa. Seguinte. Tão curtindo o conteúdo da live? Você que tá aqui desde do começo, tá massa? Vamos avançar então, vou trazer um pouquinho mais de conhecimento pra gente aqui hoje no YouTube. Conhecimento aberto, ao vivo, gratuito, na prática. Pra quê? Pra você entender que a diferença de AI Coders pro que o mercado tá te ensinando hoje é que a gente confia tanto no nosso produto que eu te entrego um conteúdo aqui de graça no YouTube pra você falar assim, se vale a pena ou não andar com a gente, se vale a pena ou não ser AI Coder. Aí quando você falar: “Caraca, velho, o cara é doido

32:00 mesmo, tá careca ali de saber, pô, deve ser bom lá dentro mesmo”. Aí você cai pra dentro, compra camisa na nossa lojinha, nossa loja aqui, ó, só quem usa Yolo merece viver o extraordinário e por aí vai. Beleza? Vamos nessa. Ó quem tá na área aí, ó. “Tô vendo pela TV, mas comprei na planta e serei visto no Agent Build também”. Aí sim, Daniel, com presença confirmadíssima. Ó, já comecei a brincar com o Ivy pra não chegar sem saber nada no curso. Olha aí, ó, o Gaúcho Biker, bom demais. Aí, aí é é tri, hein, guri? Bate. Nossa, forcei pra [ __ ] agora.

32:31 Vamos nessa. É os guri. Aí, ó. “Péssimo dia pra não ser AI Coder”. Lá lá Olha aí, Vini, já tá nos melhores podcasts do Brasil. Vocês vão ver já já, já já tá, pô, Deus te ouça, Mateus. Deus te ouça, meu querido. Tamo junto demais. Obrigado aí pela moral, tá? Vamos nessa. Voltando aqui pra aula, então. Pra aula não, pra live, né? Tamo trocando uma ideia. A gente tem aqui a parte de ferramentas, galera. E essa parte ela é muito importante também. Quando a gente entende o rolê aqui do Harness, então a gente falou os loop agêntico, como é que funciona

33:01 essa base dele, a gente falou do Harness, o que que tem em volta dele. E é aqui que tem a parte importante das ferramentas, permissões e hooks. Vou trazer alguns desafios que talvez vocês não esbarraram ainda, mas igual o Codex falou aqui na live, que quando você começa a trabalhar em produção, o buraco é mais embaixo. Imagina o seguinte, tá? Eu vou vou desenvolver um sistema multiagentes pra uma empresa. Essa empresa tem 1.000 funcionários. Legal? Beleza. E aí, Vinícius, todo mundo pode usar todos os agentes? O agente que tem

33:32 acesso aos dados financeiros da empresa, ele pode ser acessível por todo mundo? Aliás, qual o nível de acesso aos dados que a pessoa que tem acesso que tem que pode usar esse agente financeiro deve ter? Então perceba que eu tô falando aqui agora de um outro desafio, não é o desafio de construir, é o desafio de controle de acesso. Quando a gente fala de desenvolvimento software, tem duas camadas aqui, a camada de autenticação e a camada de autorização. Autenticação é o quê? Eu pego meu documento e falo assim, ó, esse aqui sou eu, eu sou o Vinícius. Beleza, tá autenticado, Vinícius. Posso entrar? Não, necessariamente. Você

34:03 tá autorizado? Não vi seu nome na lista. Então no sistema, quando a gente trabalha com autorização dentro do sistema de agentes, é a mesma coisa. Pra eu conseguir usar meus meus agentes, pra eu saber quem pode ou não pode fazer uma tool call, a pessoa que tá usando o agente, eu tenho que trazer isso pra dentro do meu sistema também. E aí é onde a gente separa os homens dos meninos, porque quando eu tô trabalhando com um Hermes Agent, por exemplo, e eu quero desenvolver um sistema desse nível de escala ou desse nível de de complexidade eu não vou conseguir fazer isso com Hermes, porque o Hermes não foi

34:34 feito para isso. Aí é onde vai entrar o IV, onde vai entrar o Mastro. Sistemas de agentes, frameworks de agentes que você consegue desembolar ali dentro com eles. E aí é onde entram as ferramentas, permissões e hooks. Através das ferramentas, a gente tem as ferramentas nativas como ler, editar, bash, buscar. Temos MCPs, aí entra Jira, bancos de dados, browser, documentação. Tem as CLIs, GH que é do Git, Hub, Docker, Kubectl, o AWS, entre outras.

35:04 São ferramentas que em tempo de execução, o seu Harness vai ofertar para o seu agente dentro do loop agêntico. Como meu Deus, vamos lá. Loop agêntico, modelo aqui, loop agêntico, sempre ele vai observar o que tá chegando para ele, vai entender, vai raciocinar, fazer o reasoning, vai mandar lá para o modelo pensar, o modelo pensa, ele vai observar quais são as ferramentas disponíveis e a partir disso ele determina qual a ferramenta disponível. Então, a partir disso ele chama a ferramenta, ou uma ou várias, em batch,

35:34 e aí ele executa isso. Antes de chamar a ferramenta, eu vou trabalhar com permissões. Tanto permissão de agente, quanto permissão de quem tá usando o agente. Durante a execução do agente, eu posso trabalhar com hooks. Que que são hooks? São maneiras que eu posso interceptar o loop agêntico. Tá aqui uma ótima referência para vocês, ó, Cloud Code Hooks. Cloud Code Hooks. Cadê ele aqui, ó? Ó quem tá aqui, ó, Rafael quem tá me vendo aqui no no Google, hein?

36:05 Puxar aqui, ó, Cloud Code Hooks. Vai, velho. Aí você me quebra, Google. Docs. Aqui, ó. Dá uma olhada nessa parada aqui, ó. Esse trem bonito. Eita, travou. Abre imagem nova aqui, ó. Esse trem bonito aqui, ó, isso aqui é o loop agêntico do Cloud Code. Como é que ele funciona? Session start, abri meu Cloudcode, user prompt submit, o usuário mandou o prompt lá dentro. E aí? A gente pensou, mas ele vai chamar uma

36:36 tool, mas antes de ele chamar uma tool, eu posso interceptar. Por exemplo, ele vai chamar a tool de RM, por exemplo, que é deletar um arquivo, tá? Antes de ele deletar um arquivo, eu posso chamar um outro script que vai verificar se o a gente pode realmente fazer aquilo ou não. Então, quando que eu trago os loops, os hooks, é verdade? Eu trago quando eu quiser interceptar um comando, tanto para parar ele, quanto para trazer o human in the loop, então devolver para o humano responder, para tomar alguma atitude, quanto para injetar algum dado naquele rolê. Eu

37:07 posso trazer um dado a mais. Opa, ele vai apagar? Então, pera aí, antes de ele apagar, deixa eu documentar isso aqui no nosso sistema de auditoria, que esse agente tá apagando esse negócio aqui. Depois você pode continuar, gente, por exemplo. Então, você vai ter vários eventos, e aí depende do caso de uso que você tá desenvolvendo, mas que você pode interceptar aqui. Isso entra para dentro dos hooks de agentes, beleza? Tá fazendo sentido, turma? Manda no chat aqui um se você tá acompanhando, manda dois se não. Que se não, aí a gente volta aqui no que você tiver dúvida, só mandar também.

37:38 Beleza? Ó, sinal de que falta harness. Você repete a mesma correção toda semana, ou a gente já rodou um comando perigoso. Essa semana teve um colega nosso lá que falou: “Bem que o Vini fala para botar sandbox, né?” Porque o Cloud apagou o banco de dados dele. Eu falei: “Pois é, tem que botar sandbox”. Então, se a gente já rodou um comando perigoso, se cada dev do time tem um resultado diferente, o pessoal falou no começo da live aqui, né? Quem que foi no no começo da live que falou que graças a Deus o time inteiro já tá dando moral para ele. Pô, isso aqui é bom para caramba, quando

38:08 o time tem um processo, fica fácil você mapear esses problemas. Outro ponto, PR chega sem limite, sem lint, sem teste, sem formatação, isso são problemas de harness. Isso você consegue tá trabalhando dentro disso aqui. Claro, pessoal, eu tô trazendo isso aqui, para algumas pessoas pode ser já um conteúdo mais profundo. Mas confie em mim, isso aqui ainda tá superficial. Lá na nossa formação, a gente vai trazer essa parada mais interessante, mais mão na massa, na prática, com demonstração, com exemplos claros de o que fazer, com

38:39 um um um um templatezinho para você copiar e já usar dentro do seu rolê. Beleza? Olhando para o ciclo de vida do agente, que que a gente vai ter aqui então? Do agente que que a gente vai ter, né? É aquilo que eu acabei de mostrar para vocês ali do Cloud Code. Iniciou a sessão, o usuário envia o prompt. O Cloud vai pensar, vai ver as tools disponíveis dentro do loop agêntico, que vai se repetindo até o LLM entender que tá pronto, vai definir qual tool ele vai chamar, então pre tool use, pô, vou chamar essa tool,

39:10 se eu tiver um hook para ficar escutando, né, no pre tool use, vai chamar o hook, vai determinar se ele pode, não pode, se vai se se vai perguntar para o usuário ou não, passa e depois eu posso também ter um post tool use. Isso aqui é, acabou de usar, avisa lá, chama uma ação também, também pode ser ativado esse hook, beleza? E aqui ele vai rodando até chegar no stop. O stop é, opa, entendemos que a tarefa está concluída, então eu tenho tenho esse stop, esse stop também é um evento escutável e a session end também é evento escutável.

39:42 Já tem uma live só sobre isso lá dentro da AI Code gravado também. Beleza? E aí, a qualquer momento pode ser chamado um sub agente, aí tem os hooks de sub agent start, sub agent stop, o pre compact, o post compact, o notification e no caso do Cloud Code tem mais de 20 hooks mais ou menos ali que você pode estar utilizando, tá? Várias configurações. Aqui tem uma referência básica para quem tiver participando dessa live e tiver lá no grupo da nossa formação, é, eu vou enviar para vocês, então já fica a dica, pô, o link tá na

40:12 descrição aqui da live, entra lá no grupo da formação para você receber esse material, que tem as dicas de como onde configurar, como configurar e um exemplo, por exemplo, de bloqueio aqui usando o preto e o use, né? Bloqueando para não rodar o comando rm - rf, que é um comando perigoso. É o tipo de coisa que você consegue configurar e aí você vai melhorando seu harness. Aqui cabe para dois sentidos, tanto para quando eu tô desenvolvendo o meu próprio harness para já pensar nessa dinâmica, quanto para quando eu tô usando um harness pronto. Beleza? Tools MCP skills, basicamente são partes

40:44 que vão complementar o seu harness. Então, eu vou trazer o MCP que vai integrar aqui dentro do meu harness. Esse MCP pode ser um cara para construir o meu second brain, pode ser um MCP específico para uma tool. E aí quando a gente fala de agentes e sistemas de agentes, essa parte é massa para caramba. Se eu tô desenvolvendo com Eve e eu tenho aqui, por exemplo, o nosso agente vamos pegar aqui, ó, o marketing team, marketing mar marketing team, esse cara aqui, ó. Eu posso conectar ele especificamente

41:15 com o Notion. Aí vai tá lá em connections tá conectado com o Notion. Beleza? E aí dentro disso, aonde que você vai ter que ter uma maldade? E isso a gente vai te ensinar dentro da formação do Agent Builder. Você tem que ter maldade de separar o que é front end e o que é back end. Tem muita gente confundindo produto de agente com a estrutura de agente. Tem muita gente confundindo onde as regras de negócio devem ficar. Como assim, Vini? No desenvolvimento de software nosso [limpando a garganta] de área de

41:45 boas práticas, a gente não coloca regras de negócio no front end. Vai tudo back end, por quê? Porque quando eu quiser colocar uma interface nova, um aplicativo mobile, uma interface web, eu não tenho que refatorar tudo, reescrever tudo na mão. Já tá salvo em algum lugar. O agente, você tem que entender ele como as como sendo uma interface também. Logo, hoje eu posso tá desenvolvendo alguma coisa com Eve, amanhã eu troco de framework, vou para o Agno, vou para o Master, vou para qualquer um outro. E, o meu sistema que tá sendo usado por esse agente, ele não

42:17 pode ter que ser refaturado. Na verdade, meu sistema tem que permitir que múltiplos agentes trabalhem aqui dentro. Aí é onde você vai separar a camada de tools, ferramentas, como a parte de serviços e back-end do seu agente e o agente em si, a estrutura casca dele ali com o harness, como sendo a interface front-end. Legal? Muito bom, turma. Muito bom, temos a turma aqui engajada hoje. Que bom demais ter os nossos de sempre participando dessa live. Olha aí, ó. Só pela resenha, os alunos >> [risadas] >> Aí é complicado, cara.

42:48 Não vou falar disso não, velho. Não vou falar disso não. Olha aqui, ó, isso foi >> [risadas] >> Os homólogos, né? Os homólogos, né? A maioria dos dos Vipers não faz ideia do que é uma branch. Pois é, uma branch homóloga, exatamente. Com PR review, pra ter o mínimo de downtime possível, exatamente. É, pra só pra ter uma ideia, pra quem não é, tem um nosso público é bem misturado aqui, né? Tem um cara que é dev, tem cara que não é dev. É, é importante ter um ambiente de testes, né? O Aí tem alguns nomes de ambiente, tem homólogo, tem dev, tem stage e tudo mais. É importante você ter um ambiente que não seja o seu computador, que você

43:19 consiga reproduzir bem próximo do que tenha de ambiente de produção, antes de você subir alterações. Tanto pro seu sistema vai codado, ou o que você gastou um tempo pensando na estrutura, quanto pro seu sistema de agentes também. Você alterou essa estrutura de agentes, importante você ter uma validação antecipada. Beleza? RMZ aí na área também. Bem-vindo e Oliveira na área também. Turma, dúvidas aqui? Como é que vocês tão aí? Fechou? Vou compartilhar com vocês agora algumas

43:49 coisinhas que a gente tem trabalhado aqui. Porque essa semana a gente teve alguns lançamentos bem interessantes, né? Tivemos o lançamento ali do nosso querido Gemini 4 Argon. Eu quero compartilhar uma parada que eu fiz com o Gemini 4 Argon. Que eu falei, mas nem ferrando que isso aqui foi feito pelo Gemini 4 água e believe or not believe or not beleza foi feito com Gemini 4 água e eu fiquei em choque vou até pedir aqui ó abra no Chrome

44:20 porque eu vou compartilhar com vocês esse efeito hein e o P duro olá ele hein ô >> [risadas] >> tô brincando o P duro vai interessante também tá P duro vai interessante quando sai o treinamento completo Trend Channel treinamento vai se ó entra nesse grupo aqui que você vai sendo avisado de tudo que tá acontecendo nele a gente vai ter uma data no dia 27 agora já que tá chegando pós eleição passou estresse eleição a gente já cai matando em conteúdo vamos ter uma aula aberta pode participar não precisa pagar para

44:50 participar dessa aula vou te trazer os conceitos de Agent Factory como é que funciona esse rolê e tudo mais e aí nesse dia a gente vai anunciar o treinamento já também no dia seguinte né como é que vai funcionar a formação tal tal tal já chegando com pelo menos uma boa parte do conteúdo já gravado para que pô eu quero fazer no meu ritmo beleza eu faço ali uma aula por dia uma aula por semana pô Vini eu quero maratonar quero já desembolar para na semana que vem tá voando também você vai ter essa possibilidade tá bom diferente de outros conteúdos que a gente faz às vezes que a gente vai liberando aos poucos dessa vez o nosso objetivo é

45:22 liberar tudo o quanto antes para você já conseguir maratonar e aprender o mais rápido possível mas ó eu queria saber de vocês que estão aí obrigado pela pergunta viu queria saber de vocês que estão acompanhando a live aqui agora qual que é a expectativa do que foi feito aqui pelo nosso queridíssimo queridíssimo Gemini 4 água que muita gente aí talvez não curte tanto ele né mas queria saber qual que é a expectativa o que que vocês acham que ele conseguiu fazer aqui que me deixou um pouco em choque

45:53 e eu vou compartilhar com vocês a tela nesse exato minuto olha só ó caramba hein mas aí ele me ele pô, eu te elogio, você me me avacalha, né, ô Gemini 4 Argon? Mas tá bom, ó, vou compartilhar a minha tela com vocês agora. Olha que filho de uma égua, calma, tô falando do cavalo, hein? Tô falando do cavalo, hein? Olha aqui, ó, filho de uma égua, o cavalo é filho de uma égua. Ele fez pra gente o cavalo em 3D, respeitando toda a biomecânica do corpo

46:24 do cavalo que eu falei que ficou ruim, deixa eu editar isso aqui na unha aqui, pô, tem muito tempo que eu não faço edição de código na unha. É nem código, né? HTML não é código, não, HTML é forma, é, forma, formater, né? Vamos aqui, ó. E sem, sem VH. Não é aqui. Cadê aqui? Aqui, ó, filha da égua, ele tá travado aqui, ó. Vou botar aqui sem VH. Aí, pô, agora sim. Ó, galera, olha que filha da égua, hein? Bonito, hein? E se você observar bem a cara do cowboy

46:56 também, não ficou aquela cara de boneco, deixa eu ver aqui a cara, eu tirei, não tá com aquela cara de boneco travadão também, ele tentou fazer um cowboy mais próximo da realidade aqui com os detalhes e tudo mais. Com a botinha. Mas me surpreendeu bastante essa qualidade do 3D aqui, do, do Gemini 4 Argon, tá? Até agora é um cavalo realmente bem realista, ele tá respeitando bastante a biomecânica dele. Ah, Vini, mas o 5 provavelmente faz melhor, concordo, o 5 provavelmente faz melhor, mas se a gente comparar os modelos de mercado hoje, é muito difícil

47:27 você ver um modelo que consegue fazer em HTML, não foi Blender 3D isso aqui, tá, turma? Isso aqui é HTML purinho, é muito difícil um modelo que consegue renderizar em HTML um cavalo nessa estrutura, então, de fato, é onde ele tá mandando melhor. Agora, eu fiz uns testes aqui com o Gemini 4 Argon que me desapontaram bastante e um deles foi pra fazer um editor de vídeo, tá? É, ele não tá rodando aqui agora e nem vale a pena rodar, mas vai ter um vídeo que vai sair essa semana. Eu fiz dois

47:59 testes, eu passei um prompt para o Opus 5.5 desenvolver um editor de vídeo e passei um prompt para o Gemini 4 Argon desenvolver um editor de vídeo, tá lá no X, inclusive. E aí, cara, nesse prompt que eu passei, olha que doideira, se você não me segue no X, inclusive, é outra doideira, me segue lá, ó. Nesse prompt que eu passei aqui, olha a diferença do que foi feito por cada um, ó. Resultado do Opus 5.5, ele gerou isso aqui para a gente, tá? Esse é o editor gerado pelo Opus 5.5,

48:31 nesse nível, tá bom? Olha o que o Gemini 4 Argon gerou para a gente, galera. Juro para vocês, o que foi gerado pelo Opus 5.5 gastou mais ou menos o mesmo tempo que o Gemini 4 Argon gastou. Ambos eu usei multiagentes, ambos eu usei no motor mais alto de vision impossível. Cara, o do Gemini 4 Argon, ele foi por um caminho, ele escolheu fazer em Python e aí o UI e aí o UX simplesmente não funciona. Juro para vocês, eu não consegui fazer nada nesse rolê, nada mesmo nessa interface. E aí o primeiro

49:02 aprendizado, o primeiro insight sobre esse modelo Gemini 4 Argon, ele é um modelo que você vai precisar trabalhar bem na sua estrutura de harness com ele, tá? Para ele performar bem. Você vai vai ter que ter ali bem definidinho toda aquela ideia que a gente falou aqui no começo da live, em volta aqui do do agente, com o contexto, com a spec bem definida, o caminho bem definido. Se você deixar ele ir por conta própria e fazer um prompt vago ali, ah, faz aí para mim um sistema de edição de de vídeo, ele pode te entregar um negócio meio porcaria. Então, nesses aspectos,

49:34 ele tá bem próximo do aspecto do que a gente vê hoje do Astra. O Astra eventualmente ele entrega coisas legais, eventualmente ele falha, eventualmente ele falha miseravelmente e entrega um código horroroso. Quando você adiciona no contexto, no harness ali, né, na contextual layer dele, uma indicação um melhor para ele, aí sim ele performa melhor. Mas Vini, vale a pena fazer a doideira que você fez de fazer upgrade para o Google AI Ultra? Vou ser sincero, cara, me arrependi, tá?

50:04 Me arrependi, não acho que vale a pena hoje. Mas é aquele rolê, pode ser que eu mude de ideia. Por quê? Porque eu descobri um caso de uso igual esse cavalo aqui, ó, em repouso, empinando. Pode ser que tenha algum caso de uso específico, algum jeito de usar esse modelo que mude a minha percepção. Mas por enquanto tá difícil mudar a percepção, viu? Ó. Ó o cara aí, ó. Close no rosto dele, mas tá difícil mudar a minha minha percepção, né? Só

50:35 para fazer 3D você tem outras soluções mais interessantes aí também. E vocês no chat, como é que tá a percepção de vocês desse camaradinho aí? Quero saber de vocês aí, hein? Que que vocês tem achado do Gemini 4 Argon? Tá massa? Olha, no Minecraft Pô, não não não tentei, tá? Mas deixa eu dar um prompt para ele aqui, ó. Vou fazer agora. Enquanto a gente faz nossa resenha aqui de quinta-feira at night. Vou colocar aqui um quick start. Crie um Minecraft usando Three.js

51:07 ultra realista. Aí vai ter um vou usar um Three.js ultra realista, né? Crie um Minecraft ultra realista usando Three.js e vou colocar no modo aqui, que é o modo boost, eu acho que pega um Isso, e vou deixar ele trabalhar aqui, ó. Enquanto isso a gente vai fazendo nossa resenha. É, cara, eu fiz uns testes nele hoje. Parece que no day one tava degradado. É sério, o Codex? Cara, eu vou dar uma testada melhor então de novo. Vou passar o mesmo prompt, hein? Acho que é só o que me

51:39 de quatro dias de trabalho. Entendi, cara. Entendi, vou dar uma olhada, tá? Depois de quatro dias, entendi. Vou estudar isso aí. Olha aí, ó. Opus 20 dólares, Argon 10 dólares, né? Na teoria, né, Robson? Mas na prática, se eu mostrar para vocês o que que meu Opus tá fazendo, nem eu sei como é que tá sobrando crédito lá ainda, viu? Ele tá torrando crédito adoidado. E não acabou. O Codex, o o Opus 5.5 tá ainda, foi Codex, né? Eu tô falando, o Opus ele tá voando ali, trabalhando para caramba ainda. Ó, Gemini erra muito

52:09 no Harness primeiro, não ter mais Air Force. Cara, é segundo ele não funciona também as capacidades deles. Eu acho, e aqui eu tô total achismo, tá? Que essa mudança de output tokens do modelo, se tem um modelo com 1 milhão de tokens de output, padrão de mercado até agora era 128.000 tokens, eu acho que isso muda a maneira também como o Harness e o Agent Loop tem que funcionar. A gente falou exatamente disso aqui nessa live hoje. E aí essa mudança, galera, isso aí tem um impacto e um peso importante no no na resposta do modelo, beleza?

52:42 É, cara, no cursor eu vou testar, não testei ainda. É onde eu acredito que o modelo pode estar melhor. O Harness do cursor é bem melhor, mas bem melhor mesmo. É, olha aqui, ó, sou designer Wilson e tenho usado bem o Gemini. Mas tá usando Gemini 4 Argon, Wilson? Eu curto muito Gemini 3.8 Flash para parte copy e escrita. O Gemini 4 Argon para escrita tá muito bom também, tá, turma? Isso aí é um ponto que ele tá legal. Na parte de desenvolvimento software ele eu não curti tanto no front. Backend não testei ainda. Ouvi pessoas falando bem dele na área de cibersegurança, que curtiram, mas ele tá

53:14 um pouco estranho Olha, queria um Elifoot 2026. Pô, Elifoot é rivalidade, hein, ô Bruno? Galera do Elifoot aí instalava joguinho com disquete, hein? Eu lembro de instalar Elifoot com disquete. Ó, veio saiu hoje foi o Gemini novo. Pois é, vou falar dele aqui também, né? Quem Vocês já testaram o Gemini aí, galera? O Gemini agora tem vision. Exatamente. O Gemini, na verdade, ele sempre teve vision. Vocês botam fé nisso? Pelo menos foi que foi foi foi o que disseram para nós, né? Falaram ali que o Jeff, ele sempre teve

53:44 Vision. Eu, assim, né? Fiquei, “Aham, beleza”. Né? Mas qual que é a ideia deles? Eles ainda estavam validando o modelo. E que não tava tão, assim, bom o Vision deles. Agora, na versão 1.14, se eu não me engano, ele é multimodal. Beleza? Mas, segundo eles, ele sempre foi multimodal. A ideia é que eu consiga classificar outras paradas. Cadê aqui, ó? Puxar aqui o criador dele. Nossa, é o criador dele. Bota tweet para

54:16 caramba. Achei, ó. Eh Live now. Beleza? Type Safe AI launch. Pô. É, não achei aqui. Mas, basicamente, deixa eu compartilhar minha tela para vocês verem o que eu tô vendo aqui. Basicamente, o que rolou foi o lançamento do Jeff. Aqui é a versão dele. É a versão 1.14. Vamos lá. Type Type Safe AI. Essa versão nova agora. Ele também aceita imagem. E ele tá mandando bem para caramba, tá? Então, a ideia é que eu consiga classificar texto, classificar imagem, mas com a velocidade

54:48 que eu tinha. Caso de uso, pô, alguns casos de uso classificador mesmo, né? Ah, posso pegar uma foto minha e botar meu meu agente para, eh, quando eu abrir a câmera, saber que sou eu e me tratar diferente e tudo mais. E aí o ponto é que eu poderia fazer isso com um classificador local? Poderia. Poderia fazer com um modelo de AI local? Poderia. Mas aqui talvez eu tire o overhead do local e consiga trabalhar com, eh, o outras soluções né? Com hardware mais mínimo e considerando que isso tá rodando em nuvem. Então, isso é bem interessante, tá? É bem prático para desenvolver.

55:18 Preciso estudar mais outros casos de uso diferentes desse, mas alguns que eu já vi são esses. Outro caso de uso interessante pode ser ali como Decision Model as a Judge, para julgar front-end, tá bom? Ah, fez a tela do aplicativo, tudo mais. Ficou boa? Não ficou boa? Posso usar o Decision Model do Jeff como juiz, para julgar o quão próximo, o quão fidedigno tá o design que você fez com o que foi feito lá, que chegou como, eh, no seu Figma file, por exemplo. Então, tem alguns casos legais aqui para trabalhar com o Jeff, que eu acho que a

55:50 gente vai estar explorando mais. Prometo a vocês trazer um conteudinho específico disso aqui no canal. Vocês querem ver mais coisas de Jeff? E também, ó, fala aí, Zumbi, meu querido, como é que você tá? Beleza? Eu vi o, eu eu recompartilhei ele lá no X core, X também, o guide, o Dev Guide do Gemini. Olha só, o Sub Q Para que, quem lembra aí do Sub Q, o que que era isso aqui? Sub Q. Da Subquadratic. Quem lembra disso? Subquadratic, eles apareceram aí ano

56:21 passado, falando assim, ó, “Revolucionamos. Criamos um modelo mais barato do que o Opus, mais rápido, tão inteligente quanto e que tem 10 milhões de tokens que janela de contexto”. Em breve. Em breve, aguarde. Só que eles estão pior do que o Gemini, que o aguarde deles tá, ó, tempasso. Tempasso que os caras solta, falaram que tinha um modelo [ __ ] e até agora nada. Daí o Sub Q foi lá e falou assim, ó, “Estamos soltando o Sub Q Snap”. Nossa versão do Jeff.

56:52 E, bom, beleza, né? Mas vou ser bem sincero com vocês, cara. Esses caras, depois que eles fizeram aquele hype todo ano passado, não soltaram nada, nem sei se foi ano passado, se foi esse ano. Acho que foi esse ano ainda, né? Mas não chegou nada no mercado relevante desses caras. Sendo bem honesto, não me chama atenção. Para chamar atenção, eles vão ter que fazer um negócio que vai ser assim, “Nossa senhora”. Aí, beleza. Por enquanto, não me empolgo muito com o que esses caras não, tá? Vocês vão ver, até que no próprio site deles, eles mudaram o foco,

57:24 né? O foco deles era o modelo de 10 milhões de tokens de janela de contexto, mudaram completamente aqui, ó. Mudaram para Decision Model. >> [roncando] >> Sei não, hein? Sei não, vocês botam fé? Sei não, né? É o no o Gemini 3.8 no gratuito, até boa parte dos jobs você resolve rapidão. Wilson, com certeza. Eu grado do Gemini 3.8 Flash. Eu sei que a galera tem um muito hate em cima dele, mas eu gosto dele para tarefas de de

57:54 texto, até para tarefas de UI. Ah, mas nem sempre eu não uso ele muito para UI, mas ele performa interessante. Olha, você não recebeu sua dev key até hoje? Pô, vai lá no Open Router, querido Codex, que já tá rolando, tá rolando no AI Gateway também da Vercel. Ah, basicamente todo canto você já consegue consumir ali o Jev. Vamos lá no Open Router aqui rapidão. Open Router é outro cara que eu preciso conversar com o CEO dele urgentemente, pô. Os caras mudam a interface deles todo dia. Vamos lá, ó.

58:25 Vou pegar aqui o Jev. Ó, tem uns modelos novos aqui, Drex. Isso aqui não é o negócio lá do Que que é isso aqui? Outro Decision Model, hein? Virou moda. Ó. Vamos no Jev. Jev 1.14. 264 262.000 tokens já de contexto. Isso aqui é um negócio legal, tá, turma? Todo mundo falando: “Ah, eu tenho a minha própria versão do Jev. Ah, eu tenho a minha própria versão do Jev”, não sei o

58:56 que lá, não sei o que lá, não sei o que lá, não sei o que lá. Aí você vem o Clef, que é o Jev do Cloud Flare. Legal, mas todos os outros nenhum tem essa janela de contexto aqui não, tá? E ainda assim, a Cloud Flare, para conseguir chegar na velocidade de latência, né, de velocidade de resposta do Jev, ela teve que diminuir a janela de contexto para, se não me engano, 24.000 tokens. Então, o Jev ainda é o cara que tá liderando no mercado. Junto com esse lançamento, eles lançaram mais um tipo de eh de tipo de tipo aqui, né? Tem o null, o choice, o score e

59:27 agora tem o box. O box, a ideia é que eu consiga mandar uma imagem e aqui eu vou rodar essa decisão, por exemplo, ó. O estado dele, marketplace, o state, né? Marketplace listing 404 organic honey crisp apples six count. E aqui o, a questão é: Qual é a maçã que tá no canto superior esquerdo da foto, né? É isso que ele trouxe. E uma grande, uma novidade também, é que agora ele é multilíngue, beleza? O Jeff virou multilíngue também. Então, se eu trouxer aqui, ó. >> [roncando] >> Qual é a pera

59:58 que está no meio. Vou rodar aqui. Tá vendo? Ele interpretou pera também, né? Antes o Jeff não tava tão bom nisso. Galera, isso aqui é uma parada interessante, viu? Vocês viram a velocidade? Vou rodar de novo, ó. Ó, ele gastou 540 milissegundos para classificar essa imagem e gastou o total de 0,0001 centavo de dólar para fazer isso. Bom para caramba, hein? Vamos ver se tem uma outra imagem aqui. Vamos puxar aqui, ó. Eh.

1:00:28 Ver se uma imagem que eu tenho salva aqui no, local. Ó, vamos ver se ele tá mandando bem. Vou pegar uma thumb de uma live passada. Voltando para a tela aqui, ó. E vou falar assim, o estado, o o state dele, né? Uma, uma thumbnail de um canal de YouTube BR, beleza? Ó lá, qual é o ícone que representa o Muse AI. Vamos ver se ele consegue interpretar. Ah, ele errou aqui, ó.

1:00:59 Mas também não tem Muse, né? >> [risadas] >> Aí ele foi, aí eu, aí eu trapaceei ele também, né? Vamos colocar, qual o ícone que representa o, ah. O Grock bot. Vamos ver aqui. E ele continua errando, hein? Ele tá botando aqui no, no RM Agent. Qual é o ícone que representa o Open Claw. Ah, o Open Claw acertou, hein? Eh, beleza, o Clock Box também tá um pouco difícil de entender, né?

1:01:30 Eh, deixa eu ver. Onde está o texto de live? Vamos ver. Tá ali, ó. Maravilha, então ele tá conseguindo classificar, isso tá interessante, viu, galera? Eu eu prevejo aí que nós vamos ter vários casos de uso interessantes desse cara aqui acelerando vários workflows agênticos. Beleza? Maravilha, ó. O chat agora bombou, hein? Do nada, bom demais. Deixa eu ver aqui, ó. Meu modelo de IA baseado numa

1:02:00 arquitetura nova vai sair antes do Subquery, com certeza, Codex. Olha aí, ó. E olha que eu nem tô trabalhando >> [risadas] >> Fala do que? Do Subquery? Fala Beleza, pessoal finalmente percebeu que a LLM 99% é overkill pra caramba, com certeza, cara. Essa ideia de Decision Model é uma sacada muito grande, porque se você parar pra pra prestar atenção na maioria das soluções que a gente tá fazendo com LLM, a maioria delas você resolve com workflows aqui com o Jev, com Decision Models, né? Isso é bom pra caramba. É muito rápido, hein, Ramonzinho? Com

1:02:30 certeza. Olha aí, ó, o Will tá assistindo a live na academia, ninguém tá entendendo nada. Pô, maravilha, tá tá treinando o que aí, o o Will? Tá treinando superiores? Força nesse supino aí, hein? Olha aí, ó. Eu tenho umas thumbs tuas. Ih, rapaz! Medo, cara. Medo desse tipo de declaração, hein? Corujas credo. Olha aí, manda um oi pro Argon no meu limite semanal e meu e meu limite semanal andou 1%. Então, ô Robson. O limite semanal do Argon, realmente,

1:03:02 deixa eu ver se eu consigo puxar aqui, ó. Realmente, eu fico perdido demais nessa interface aqui do coisa que não tô tão acostumado a usar ela não. Vocês tão ligado onde fica a a demonstração de usage aqui na interface do Anti-gravity. Mas eu eu dei olhando também a models. Ó. Nossa, meu Deus, cara. Que isso? Não, não. Ó, meu limite semanal, eu tenho 51%.

1:03:34 Eu juro para vocês. Não vale a pena nem ferrando isso aqui. Eu usei esse negócio aqui, sabe para quê? Para fazer aquele sistema mequetrefe lá que não funcionou e usei também para fazer o cavalo. Só isso, velho. E ele já bateu 51% do limite semanal. Nome, não, que é isso, cara? Consumiu para caramba aqui. Não, o Op 5.5 está voando, cara. Se eu puxar aqui agora, ó. Lá no meu cloudinho para vocês verem trabalhando lá. Tem 24 horas que o Op 5.5 está trabalhando direto aqui na feature que

1:04:04 eu estou desenvolvendo aqui, ó. Cadê ele? Ó. Tem umas 24 horas, cara. Eu estou até preocupado com ele já, o tanto que ele está trabalhando. Acho que acabou, hein? Acabou. Só porque eu falei. Pois trabalhou para caramba na feature aqui. E ó, meu uso lá. Eu ainda usei 74%, mas o tanto que ele trabalhou, cara, não está escrito. Enfim, né? Fiquei até chateado aqui. Não consegui esconder essa chateação de vocês. Ó, ele está trabalhando aqui agora no nosso na delegação de agentes para fazer o

1:04:35 Minecraft que o nosso colega pediu aqui. Já já ele volta aqui. Mas vamos dar uma olhadinha então. A gente estava falando aqui sobre o Deixa eu ver se estava aqui. Não, fechei o Open Router. Poxa. Ô louco, meu. Fechei mesmo. Estou doidão. Está aqui, ó. Jev. A gente estava falando do Jev, galera. E eu estou realmente empolgado com esse modelo novo dele, tá? Lança o calvo bench. >> [risadas] >> Muito bom, cara. Muito bom, hein?

1:05:06 Vou lançar o calvo bench para verificar quão bom é um decision model para julgar a calvície. Aí você, pô, isso aí viraliza, hein? Hum! Vamos lá, ó. Vamos fazer ao vivo aqui, hein? Vou lá no Replit lá. Replit é mais mais rápido para essas paradas. Selecionar o meio de trabalho aqui dos cursos, pode ser e aí Coders Academy. E vou pedir para ele fazer aqui, ó. Crie um site ah, chamado Calvo Bent

1:05:38 onde iremos usar uma API de Decision Model do Jev usando o Open Router para classificar a calvície dos homens que acreditam ainda ter cabelo. Isso aí é uma verdade, tá? A maioria das pessoas são calvos, ainda não não botam fé. Vamos exigir o login e vamos ter um ranking

1:06:11 de quem é o calvo mais calvo mas que não sabia que era. Para isso, vamos perguntar antes do Jev classificar qual o nível de calvície a pessoa acredita ter. Maravilha, hein? Vamos criar o nosso Calvo Bent aqui, já vou botar para no modo power aqui.

1:06:41 Vou botar no maxi aqui. Vou botar no maxi, vou botar para usar o Ops 5.5 aqui. Tá calibrado esse carrinho. Maravilha, hein? Esse trem vai viralizar, hein? Quero ver todo mundo mandar para para o amigo que é calvo, que não aceita que é calvo, que ele precisa acordar para a realidade que está acontecendo, que quando ele está andando na rua, seu colega olha para trás e vê que tem um buraco aqui atrás. Mas ele camufla o cabelinho para frente, porque ele só vê o espelho de frente, no dia a dia dele ele não tem noção da realidade. Nunca me falaram isso, mas um dia eu vi uma foto

1:07:13 que tiraram minha a distância do alto para baixo e eu percebi que aquela cabeleira toda que eu tinha ela estava só aqui, era ilusão. Então vai ser uma causa muito boa. Obrigado Codex pela dica, viu? Maravilha, hein? Maravilha, olha aí. Obrigado pelas joinhas, viu? Ah, vai que ganha um troco, não é não? >> [risadas] >> É isso, bom demais, bom demais. Ó, “Entre grap e é, eu concordo, viu? Concordo”. Cara, eu até hoje eu não entendo, velho, como é que os caras conseguiram fazer um negócio tão ruim sendo que foi o mesmo time que fez o

1:07:43 Harness Windsurf, que é um harness da hora, velho. Não entendo. Não entendo mesmo, hein? Eh, o projeto Cloud App tá animal. Pois isso é verdade, tá muito bom mesmo. “Não ironicamente, acho que vão mandar uma proposta para o pessoal da Manual”. Olha aí, ó. Para o pessoal da Manual. Olha aí, hein? Alô Manual, hein? Manda um kitzinho para mim aí, quem sabe meu cabelo volta a florescer. “Fala, mano, tá trabalhando em quê? Fala um pouco dos seus projetos”. Fala comigo, Cybertech. Cara, a gente tá trabalhando em várias coisas,

1:08:14 mas tem um projeto bem legal que inclusive vocês aqui podem contribuir com ele, que é o Invokta, tá? O Invokta é um projeto para facilitar o rolê de você criar backends para os seus agentes. Como assim, Vini? Digamos que eu tô trabalhando já em produção com banco de com o backend, beleza? Tem a minha API ali, vários microserviços. E eu quero tornar esse eh backend acessível para agentes, mas eu não quero que os agentes tenham acesso a tudo. Eu quero determinar só algumas capacidades.

1:08:44 Com o Invokta, ele é o framework ideal para você fazer isso. Você vai determinar, ó, quero que acesse essa e essa capacidade. O Invokta vai facilitar coisa de 10 minutos no máximo você tem isso funcionando. Dá para setar autenticação, autorização, a gente falou isso mais cedo. Dá para você configurar para ele funcionar local, em nuvem. Dá para você configurar eh para ele rodar como CLI também. E aí, eventualmente, a gente adiciona outros protocolos de suporte. A ideia é que você nunca mais precise reescrever aquela estrutura de capacidade que o seu

1:09:15 agente está utilizando. Tanto HTTP, quanto MCP, né, quanto CLI, quanto direto via código também. Isso aqui está muito massa, é o que eu estou usando em produção, tem uma galera usando já, já temos ali 139 estrelinhas, algumas contribuições importantes e tem um outro projeto que eu estou trabalhando também. Aí esse projeto ele é mais famosinho, que é o Dev Gateway, tá? O Dev Gateway ele pegou um hype legal ali. Vou dar uma melhorada nele, tem umas PRs para revisar essa semana. Quem quiser entrar de contributo, me dá uma ideia também, a gente está precisando de uma

1:09:46 galera para ajudar a revisar as PRs que estão entrando aqui. Tem umas que a gente já revisou, já fez fez uma change request ali, tem outras que entraram agora, mas se você manja de software, quer ajudar nesse projetinho aqui, ó, Dev Gateway é um projeto Para que que veio esse Dev Gateway? O Dev Gateway é um projetinho que a gente criou para facilitar a percepção de como dá para usar o Dev para economizar token para você. Nesse caso, ele economiza em em alguns casos que a gente rodou bench aqui, 60% dos tokens no dia a dia. Pode ser interessante se você estiver trabalhando com isso.

1:10:17 Ainda existe AI Studio? Existe, viu? Existe. Eu acho que é um dos produtos da Google mais sub valorizados, seria essa palavra? Acho que é. Aqui, ó, é um produtinho massa, cara. Mas, olha, eu preciso colocar agora agora tem que pagar. Acabou, então. >> [risadas] >> AI Studio tem que pagar agora, não é de graça mais não. Ó, o Devin também é bem melhor que o que a gente grava. Exatamente. O Devin o o Devin, né, ele é ali da Cognition, que é

1:10:49 a dona do Windsurf. Ó, Vini, você você usa alguma ferramenta para automatizar resposta de um chat para o outro. Me diga um exemplo, Ramonzinho. Automatizar respostas de um chat para o outro. Você fala assim, compartilhar contexto? Cara, eu tenho o Dot Context, que seria talvez esse sentido, que também é um projetinho nosso, né? Dot Context veio o ano passado, quando ninguém falava disso. Ele vem na ideia de ajudar você a compartilhar contexto na

1:11:20 camada contextual para qualquer Harness. Vocês vão lembrar quem tá usando o AI Memory da Kita, tem uma proposta de valor parecida nesse sentido, né? Então, ó, tem o Cloud, o Codex, o Cursor, o Anti-Gravity. Quando eu tô trabalhando com vários, eu consigo compartilhar a camada de contexto, sessão, memória, workflow, sensores, políticas, tudo fora do Harness que eu tô utilizando. Para quê? Para eu ter mais liberdade. É, esse cara, não sei se a sua pergunta vem nesse sentido, viu? Deixa eu ver aqui, ó. Ó, além de ter problemas

1:11:52 de Hooks, direto quando eu vou usar o app, é, ele só faz esquecer os meus meus MCPs e o to use. Só que ele, só porque ele é o Dev Gateway Emulator. Só que uso ele porque é o Dev Gateway resolve o Gemini. Cara, buguei na na sua no seu chat aqui, viu, Codex? Não sei se é o meu sono ou se eu não entendi a mensagem mesmo. É, existe testo tudo antes, hum, tudo lá antes. Maravilha. Maravilha, hein? Você tá ligado, ah, no no caso, você tá

1:12:22 querendo dizer que o Dev Gateway tá falando lá com o Harness do Anti-Gravity, é isso? Ô, o o Amador aí. Fala, meu querido. Bom demais? Fala aí. Você sempre usa o Invoke é, com Ivy? Tenho usado bastante, viu, o o Amador? Maioria dos casos justos que eu tenho usado o Invoke é com Ivy. Tem alguns casos que eu tô usando o Invoke para conectar, agora com outros frameworks que eu tô testando, mas aí, isso aí é papo da formação lá que eu vou trazer para vocês, vou apresentar. Olha aí, ó. Um auditando o outro de maneira

1:12:52 adversária ou até ambos chegarem em mesma conclusão. Então, estou fazendo manual. Cara, não, pô, faz manual não. Sabe que sabe o que você pode fazer, Ramãozinho? Vai lá no Invokta. Ô, caramba. Invokta. Vai lá no nosso repositório do Invokta. Você vai acessar aqui exemplos. E aí você vai ter um exemplo aqui do Agent Session Engine. Deixa eu ver, é isso mesmo. Agent Session Engine é uma Engine, é um MCP,

1:13:22 você pode usar como CLI também, que você vai adicionar o seu agente e ele vai compartilhar a sessão com outro Harness. Então, quando você botar o o o Antigravity, por exemplo, para fazer o adversarial review junto com o Codex, ele vai estar compartilhando a mesma sessão. Então, as tarefas podem ser atualizadas por aqui, os registros podem ser atualizados por aqui, tudo funciona por aqui, tá? Essa parte aqui é uma das paradas fáceis que você consegue desenrolar aqui já com o com o com o próprio Invokta. Tem altos exemplos aqui, viu, galera? Quem quiser dar uma conferida do Invokta, tem altos exemplos ali de

1:13:54 como é que você pode utilizar. Tem uma Engine de imagem, Engine de Spec para fazer Spec Driven Development, tem Engine de eh quer ver, ó? Com autenticação, ah de Web Crawling, né? Então, tem altas Engines legais aqui para vocês poderem testar. Ó, Novinho, Jeff Gator resolve a maioria dos problemas. Ah, entendi, do Harness do Jeff Gator, porque eu decidi o modo de resolver. Ah, entendi, cara, entendi. Entendi a questão. O Jeff Gator está resolvendo os problemas que o Jeff Gator não resolve. Maravilha. Fala comigo, bom demais? Eh igual os Dotes e Grok Bots, tem

1:14:26 alguma solução que eu consigo criar um ambiente isolado para o Claudinho ou outros como uma VM só para projeto? O Claudinho acabou de reclamar de outro projeto em execução. Cara, você pode usar a própria solução do Cloud Web, né? Eu acho que assim, dentro dessa ideia de solução em nuvem, você consegue criar ali, ó, como é que você faz isso? Pô, que esquemão, hein? Cloud Code. Na versão web, aqui você configura ambientes. Eu posso escolher o ambiente aqui, criar

1:14:56 um novo ambiente. Nesse ambiente eu configuro o nome dele, acesso à rede. Então aqui sandbox, ele pode acessar externo, completo, personalizado. Script de configuração dele, o que que tem que rodar no começo. Secrets, se você que tiver que adicionar algum, é, segredo de, na própria, de um segredo de rede e variáveis de ambiente aqui dele também. Então eu consigo configurar um ambiente massa aqui também. E posso configurar, aí no caso seria um outro computador para acesso, para controle remoto. Esse computador você pode configurar tanto uma VPS, daí a gente tem a Hostinger aqui,

1:15:27 Hostinger. Que aí é um esquemão também que a galera tem feito. Deixa eu puxar meu link aqui de uma vez que vocês quiserem pegar, já dá uma moral para IA Coders também. A gente tem aqui, ó, benefícios. Ó, benefícios, cadê? Puxar aqui, ó, o link da Hostinger. Então o benefício, aproveita da benefícios. Que que a galera tem feito? Sobe um VPS, toma ali, toma ali cupom de desconto aí da Hostinger também, ó. Usa meu link, meu cupom de desconto. Galera, sobe ali VPS, configura o Cloud

1:15:57 Code dentro de uma estrutura do, do VPS deles e aí a partir dali você conecta remotamente aqui o ambiente, tá? Então você vem no, no, no, novo ambiente, remote control e aí você deixa rodando a VPS. São algumas práticas que a galera tem feito, tá? Nesse sentido aqui. É, acredito ter respondido, deixa eu ver. É, acredito ter respondido. Se não, manda aqui que eu te dou uma moral de novo. Beleza? Ah, e o Hermes também deixa você fazer

1:16:28 experiência TK. Maravilha. Isso aqui eu não sei se, se é do, o Hermes ele tem o Hermes Bot, não sei se está falando disso, ô, Codex, mas dá para rodar também ali. Mas sobre o Cloud específico, tem esse rolê. Vamos ver como é que tá o nosso benchmark de calvo aqui? Do nada, né? Olha, tá pronto já. Pô, galera, Replit é da hora, viu? Tem uma galera que ainda não grada muito, mas olha que [ __ ] que ficou isso aqui, velho. Ah, nossa senhora, maravilha, hein? Olha isso, velho. Vou publicar esse trem. Calvo Bent. Publicar.

1:16:59 Não, não, somente com convite não. Público, pô. Eh, deixa eu ver aqui. Ah, vou publicar esse trem e a gente testa se tá funcionando. calvobent.replit.app. Se quiser testar isso agora, ele vai ficar disponível já, já. Beleza? Tá publicando aqui. Vamos ver como é que tá o Calvo Bent aqui, ó. Qual que é a ideia então do Calvo Bent que a gente tá trabalhando aqui? É poder fazer o rolê de Pô, ficou bonito, viu? Para de para descobrir se o seu amigo é negacionista da calvície. Será que seu

1:17:30 amigo é negacionista de calvície? Vamos descobrir. Encarar a verdade. Vou continuar com Google. Vou me autenticar aqui. Ó, tá funcionando, hein? Tá funcionando, hein? Vamos ver aqui? Continuei. Pô, Replit é bom demais, aí. Você tá doido. Mas será que ele pegou a API do Decision Model certinho ali? Pô, aí se você tiver pegado. Qual nível de calvície você acha que tem? Ah, velho. É umas coisa que falar ao vivo é [ __ ] né? Mas eu acho que eu tô aqui, ó. É, pode ser aqui. É,

1:18:01 tá, entre N3 e N4. Tá, manda no chat qual o nível de calvície que você acha que você tem. Meu nome, Vinícius. Vou colocar Vinilana, né? Vinilana, mas que que é isso? Tá local? Então, deixa Vinícius mesmo. Seguir. Mostra o topo da cabeça. Tem que enviar a foto. Tirar foto agora? Eita, aí não vai dar, hein? Enviar foto, tirar foto agora? Não vai dar. Aí, a câmera tá em uso. Vamos ter que testar em produção. Vou deixar para vocês testarem aí para a gente.

1:18:32 Pô, ficou da hora esse negócio, hein? Calvo Bent. A gente vai ter o ranking de calvície aqui. Já tem o Marcão do topete, o Rodrigo das entradas, o Julinho coroa. >> [risadas] >> E a negação aqui dos caras. Pô, isso aqui foi uma ideia genial dessa live, hein, galera? Gostei, hein? Agora eu tô de cara, será que ele usou o Jev mesmo? Recebe, pô. Recebe foto diretamente. Só aceita texto. Por isso o modelo de visão primeiro ele escreve cabelo e o Jev escolhe o nível. Não, pô. Jev já recebe imagem. Ele é multimodal

1:19:04 na versão 1.14. Confere lá. E deu um pau aqui na hora de publicar, hein? Que que deu problema aqui? Publicação. Sky plane RPC failed. Vamos vamos tentar de novo aqui. Solta do solta, não é não? Muito bom aí a galera zoando. Vamos que vamos, ó. Isso todo mundo vê, pô. Exatamente, mas menos você, cara. O problema da calvície, galera, o problema da calvície

1:19:36 é que o cara ele acha que ele não é calvo, entendeu? Só que ele só descobre um belo dia que ele tem um choque de realidade ou que ele sai na rua cabeludo e cai gota de água na cabeça e que ele já sente lá no lá o geladinho assim, ó. Aí ele descobre que ele tá calvo. Obrigado, tô precisando de um VPS mesmo. [ __ ] é o valor da hosting. Já ajudou muito, mas a ideia local penso no Kubernetes com uma imagem simples. Cara, que que você que que você pode fazer, o MSC solto? Aqui em casa eu tenho um computador velho que todo mundo hoje em dia deve

1:20:06 ter um PC velho em casa. Dá pra botar ele ali, cara. Bota um Ubuntu nele ali basicão. Usa ele como um um um remote control. Aí o Claudinho você consegue trabalhar aí também. Beleza? Olha aí, ó. >> [risadas] >> Resenha garantida, maravilha, cara. Eu vou falar com vocês, viu? Hoje eu tava desanimado pra fazer a live, cara. Trabalhei pra [ __ ] mas vamos que vamos. Eu Vocês fazem essa live cada dia é belê? Ó, vamos fechar a live hoje com o Calvo ouro com

1:20:36 Enquanto isso, o nosso queridíssimo, amadíssimo Anti-Gravity não conseguiu entregar um Minecraft até agora, né? Tem meia hora que ele tá fazendo Minecraft. Quantos Anti-Gravity precisam para se fazer um Minecraft? Vamos ver como é que tá o preview. Pô, mas tá bonito, hein? Falo mal, mas falo bem também, hein? [ __ ] O preview dele aqui tá bonitão. Vamos ver. Será que vai surpreender a gente? Eu acho que vai me surpreender. Eu acho que eu vou pagar língua.

1:21:07 Ó, tá no ar, galera. Acessem aí. Câmbio. É hora de testar. Tá no chat, hein? Enquanto isso, deixa eu ver. O Calvo Bento está pronto. Testei análise pela foto, pro ro ro ro. E ele enquanto você tá trabalhando aqui, ó. Beleza, ele entendeu que o Java 1.14 faz a coisa, ele tá alterando. A gente já traz a versão mais atualizada. Ai, ai, ai, vou gastar token à toa nesse negócio aqui, mas tá bom. Tudo pelo entretenimento, hein?

1:21:38 Vamos lá. Calvo Bento. Acabando aqui, já compartilha no X. Faça o seu teste de calvície e descubra se você realmente é calvo. O esperimente. O Jevin não não tem esse problema. Quero meu laudo. >> [risadas] >> Maravilha. Deixa eu ir lá na na Hostinger já fatiar meu domíniosinho aqui também, hein? Vamos ver quem é mais rápido aqui, ó. Ai, ai, ai. Calvo Bento. Será que já tem um domíniosinho desse? Pô, se não tiver é meu, hein? Se nenhum filho da mãe nessa live que

1:22:08 tentar puxar ele, eu pego qualquer outro domínio também. Vamos ver aqui, ó. Calvo Bento. Ah, tá disponível, pô. Calvo Bento. .com, hã? Calvo Bento. .pro. Tem um monte de domínio aqui, pô. Vou puxar aqui o Calvo Calvo Bent de tecnologia. .io, não é? Caro para [ __ ] é .dev? Não, .app, .digital.

1:22:40 .info . .me Né? .fun, .help, .social .help, talvez legal, .work, .dating. Populares, Calvo Bent AI, não, pô, vou gastar 2.000, 1.000, 1.000 reais que eles tem, nem ferrando. Calvo Bent online .site, .studio .gg, nem ferrando que eu vou gastar essa grana, vamos .com mesmo. Plano premium

1:23:10 Ai, ai, ai. Vamos lá, ver carrinho. Site, ó, não ano, comprei o site quando eu acabei, até hoje não, ué. Vamos lá, Calvo Bent. Olha aí. O domínio .si é caro, pô. Como é que vocês estão aí, ó? Já testaram o Calvo Bent? Digam aí, quem já testou o Calvo Bent, fala para a gente aí.

1:23:42 Quem já testou o Calvo Bent, dá um hello para nós aí. Vou lançar aqui, ó. Ah, velho, tem um esquemão aqui, ó. Ó, tem um negócio de domínio aqui dentro da do Replit, que dá para pegar um domínio de graça aqui, se eu não me engano, aqui, ó. Premium Ah, acabou o negócio de domínio de graça? Acabou, velho. Ah, deixa quieto, vou puxar aqui pelo coisa mesmo aqui. Tá fácil de pagar já.

1:24:16 Beleza. Ó. Calvo Bent, já tá pronto? Pronto. Vamos lá. Sim. Preview tá aqui. Lenda da negação. Olha aí, ó. Ver ranking. Ó, a galera tá usando mesmo, hein? Welson pouca telha. E o Welson? Pessimista de plantão. Você não tá

1:24:47 careca não, hein? Que é mais aqui, ó. Ó o Welson aí, ó. Aí ele aí, ó. Vamos que vamos, hein? Probabilidade negação. Declarado. Olha aí, ó. O participante apostava em Norwood 4, mas a câmera não prova a conexão frontal vertex. Tecnicamente, isso é um Norwood 3 com pessimismo de plantão. A calvície avança com o método, porém, a ansiedade avança mais rápido do que o cabelo. Para o Calvo Bent, o veredito é Norwood 3. O

1:25:17 desastre ainda precisa de melhor ângulo. >> [risadas] >> Pô, muito bom, cara. Muito bom, hein? Legal a forma que ele que ele coloca enquanto tá lendo. Olha aí, ó. Escalando a zoeira com recorde de acesso já. Maravilha, hein? Maravilha. Ó, você que tá fazendo teste agora aí no Calvo Bent, já compartilha esse negócio no exa. Esse trem já era pra viralizar. Isso é massa, hein? Do nada, hein? Calvo Bent. Você jura que é Norwood 2? A ciência discorda. Declare seu nível de calvície que você acha que tem. Mande

1:25:49 uma foto do topo da sua cabeça e o modelo Jef mede o que o espelho do seu banheiro esconde há anos. Quanto maior a diferença, mais alto você sobe no ranking. Maravilha, cara. Olha aí, ó. Ou seja, quanto mais mentiroso você for, mais alto no ranking você vai tá. Quem que é o Julinho Coroa? Tá na no chat também? Ó, isso aqui é teste nosso lá. Realista lúcido. Vamos ver aqui, ó. Laudo confidencial inexistente. Beleza, vou republicar pra já pegar o Jef. Agora vai. E agora eu vou pegar o domínios também. Uai, deu ruim o domínio aqui?

1:26:22 Desgrama. Efetuar o pagamento. Beleza, ó. Alô Hostinger. Acende meu domínio aí, hein. Muito bom. Tamo junto meu querido. Olha, eu tenho um único domínio e já tenho uma skill que usa Terraform para criar seu domínio rápido. Olha aí, ó.

1:26:52 Sucesso. Bom demais. Vou nem mandar a minha que [risadas] ele vai mandar o aeroporto tá pronto. Muito bom, muito bom, cara. Muito bom. Olha aí, ó. Chegou, hein. Domínio é nosso. Vamos colocar lá agora. Lá no Replit. Aqui, ó, domínios. Que inclusive se você quiser testar o Replit, ó. Em algum canto aqui tem um negócio de

1:27:23 indicação meu. Daqui a pouco eu acho que mando para vocês aí, ó. Deixa eu achar aqui. Cadê? Domínios. Eh. Calvo bent.com. Beleza.

1:27:54 Olha N4, hein. Ai, ai, ai, hein. Não teve jeito, N market. Fiz o teste deu N7. Triste dia. >> [risadas] >> É um ótimo dia para se descobrir que você tá calvo, né, meu querido. É um dia complicado, hein. Deixa eu puxar para cá para não vazar nada. Ah, não. Eu vou fazer de outro jeito aqui. Não vou fazer login por aqui não. Conectar de outra forma. Configurar manualmente ou enviar link para o administrador.

1:28:27 Aí, ó. Ah, tem que logar? Sai fora, sô. Entrar de outra forma, configurar manualmente. Pronto. Meu Deus, eu vou fazer isso aqui, sabe como? Eu vou pedir o Cloud para configurar isso para a gente. Vamos lá, ó. O que o Vini vai mandar de e-mail para o Manuel depois do final dessa live para oferecer para ele. >> [risadas] >> Vai que eles me escutam, né, cara? Patrocinar o canal. Jeff tá roubando aí, ó. Pô, complicado. Vamos ver como é que

1:28:58 tá nosso ranking aqui, ó. Até agora temos sete cabeças analisadas, lá ele 1.000 vezes, né? Quem tá ganhando é o Marcando o Topete. Temos o João Madeira aqui, ó. O realista lúcido, é o que pegou N7 ali, né? Descobrimos que o No One é o João. Olha aí, ó. Complicando, hein? Complicado, hein? Quem mais? O Mark tá aqui, ó, iludido profissional. N4, mas na verdade é N7. Eh, Mark, foi complicado isso aí, cara. O participante se classificava como Norwood 4, mas a

1:29:29 coroa exposta e a densidade reduzida obriga a análise a declarar Norwood 7. O título iludido profissional descreve bem essa discrepância. Não é ausência de cabelo, é presença de otimismo acima do limite da biologia. Mas o otimismo é o que faz o homem continuar tendo a dignidade dele mesmo quando não tem cabelo, Mark. Então, fica tranquilo, cara, que assim, ó, o importante é acreditar. Beleza? E fazer implante também costuma ajudar. Ranking completo aqui, como é que tá aqui, ó. Tem o Will, tá aqui, pessimista de plantão.

1:30:00 Rodrigo Entradas aqui para cima. Lafayette Guarda Cuca tá aqui, ó. Como é que ele tá? percepção dele? Entradinha inocente, é um otimista moderado, participante confiou no ângulo elevado e na aparência molhada para se declarar no na rua de um, mas a calvice pediu a segunda via e foi confirmada como na rua de dois. O couro cabeludo exposto no topo e no que que a gente tá fazendo gente? 10 horas da noite de uma quinta-feira tô fazendo análise de calvice. Começamos a falar de Agent que loop, como é que a gente veio

1:30:32 parar nisso eu não sei, eu não sei. Que resenha é essa hein? Que resenha é essa meus amigos. >> [risadas] >> Eu vou chegando nessa. Compartilhem a palavra da calvice. Beleza? Vou botar o domínio aqui para funcionar já já, o calvobento.com. Agradeço demais aí ó, fruto da nossa interação da live de hoje, tinha agora que temos um produto aqui, toda live a gente tem uma uma resenha garantida. Vou deixar o convite para vocês que querem

1:31:03 aprender mais sobre a gente, a gente falou sobre Harness and Dini, hoje falou sobre loop agent, trouxe conteúdo pô, um conteúdo da hora aqui no YouTube né, um conteúdo aberto para vocês conseguirem ter acesso a isso e claro, na AI Coders tem mais mais aprofundado, tem live esse sábado, esse sábado eu vou ensinar a construir um agente e um sistema de agentes também e na formação de agentes a gente vai bem a fundo. Então quiser participar da formação de agentes, lista de espera já tá rolando aqui, lá no grupo eu vou compartilhar esse material da aula de hoje e é só entrar nesse QR

1:31:36 Code que tá aparecendo na tela ou clicar no link que tá aqui dessa live tanto na descrição quanto também depois que ela ficar como vídeo, no primeiro comentário fixado. Recados finais aqui para quem tá participando com a gente hoje. Olha aí ó. Vamos ver aqui ó, obrigado pela presença de todos vocês aqui pô. Maravilha demais, o Ramonzinho tá com a gente aí maior papo sério. Tenho que sair para buscar minha filha, valeu Marcão, abraço cara, abraço mesmo hein. Tamo junto demais. Olha aí, ó. O que mais, o que é mais um looping que

1:32:06 é calvice? [ __ ] cara, aí, aí tu transcendeu agora, hein? A calvice tu deve é um loop. Quanto mais bug em produção acontece, menos cabelo o cara tem. Maravilha, isso aí é a Islop, com certeza. Esse conteúdo tá lá na Academy? Devido a esse conteúdo aqui, ele ficou nessa live de hoje, tá, cara? Aqui no YouTube. Volta no comecinho dele lá que você vai pegar o conteúdo nosso. Conteúdo massa, beleza? Menino só vira homem a partir da idade. >> [risadas] >> É, com isso a gente fecha a nossa live

1:32:38 de hoje. Confere essa formação que tá aparecendo aqui, ó. Tenho certeza que você vai curtir. Dá uma olhada lá se você quer uma camisa da hora como essa lá na nossa loja, pô. reserva.ink/eai coders, também. Você vai encontrar nossas camisetas. No mais, obrigado pela presença de todos vocês. Façamos um excelente final de semana. Para quem já é membro da eai coders, nos vemos sábado de manhã. Para acelerar no conteúdo de agentes também. Tamo junto, aquele abraço e valeu.