TheAgent Podcast: Agentes de IA para quem decide

Cassyano Correr | TheAgent Newsletter

TheAgent: a publicação executiva de referência sobre Agentes de IA para founders e CEOs. Toda semana, três especialistas conectam os pontos entre os movimentos mais relevantes do mercado de agentes de IA e traduzem o que isso significa pra quem lidera negócios. Mark traz os fatos e as ferramentas. Lily traduz o impacto para profissionais e organizações. Raquel avalia onde está o dinheiro e onde está o risco. Sob medida para líderes que decidem, sempre direto ao ponto. Assine em theagent.bz

Episodes

  1. O erro da Bethlehem Steel que sua empresa repete com agentes de IA

    Jun 12

    O erro da Bethlehem Steel que sua empresa repete com agentes de IA

    Sua empresa ainda trata agentes de IA como se fossem um projeto de transformação digital monolítico, travado em comitês de arquitetura, requisitos genéricos de segurança e orçamentos que demoram trimestres para serem aprovados. Enquanto isso, gargalos operacionais simples seguem sendo resolvidos manualmente — e concorrentes menores já capturam valor com soluções improvisadas criadas em uma semana. Este episódio aplica a lógica das minimills, que redefiniu a siderurgia global, à arquitetura de inteligência artificial corporativa. A conversa mostra por que dezenas de agentes leves e específicos vencem a corrida contra plataformas integradas mastodônticas. Mark, Lily e Raquel discutem casos reais de venture, fábricas e advocacia, além de como implementar governança leve sem repetir a burocracia que paralisa a inovação. • Por que a plataforma monolítica se tornou uma armadilha de orçamento e atraso• A lógica das minimills de Nucor aplicada à implementação de agentes de IA• Casos reais de agentes leves rodando em fundos de venture, fábricas e escritórios de advocacia• O contraponto de governança: como fragmentar sem perder o controle financeiro e de segurança• O playbook prático para mapear autoridade, escolher gargalos e prototipar em quarenta e oito horas• A pergunta que muda como você apresenta IA para o board da sua empresa 00:00 — Abertura: a armadilha da plataforma monolítica de agentes01:00 — A lógica das minimills que derrubou as siderúrgicas integradas02:00 — Por que a transformação digital monolítica travou seus agentes03:30 — O mindset das minimills aplicado à arquitetura corporativa de IA05:00 — Casos reais de agentes leves rodando em operações reais06:30 — O risco da fragmentação de agentes sem governança e auditoria07:30 — Playbook: mapeie a autoridade do agente antes de qualquer código08:30 — Como escolher e prototipar o primeiro gargalo operacional09:30 — Governança leve e o kill switch acionável pelo gestor operacional10:30 — A pergunta que você leva para a próxima reunião do board • Relatório da Forrester sobre adoção e escalabilidade de IA agentic Assine a newsletter TheAgent em https://theagent.bz para análises sobre agentes de IA duas vezes por semana. Para founders, líderes e executivos, sempre direto ao ponto! O que você vai ouvirCapítulosFontes mencionadas

    10 min
  2. Sua IA tem freio? O risco oculto dos agentes autônomos

    Jun 5

    Sua IA tem freio? O risco oculto dos agentes autônomos

    Três e doze da manhã, e o agente de IA de uma fintech de crédito começou a estornar um lote inteiro de cobranças legítimas, dinheiro saindo da conta da empresa de volta para clientes que deviam de verdade. Quando o time de plantão percebeu, quase quatro horas tinham passado e o estrago já estava feito. O agente não travou, não deu erro, não pediu ajuda: fez exatamente o que mandaram, rápido e sozinho. Este episódio responde a uma pergunta simples de enunciar e difícil de implementar: como você deixa um agente agir sozinho sem deixar que um erro dele vire um buraco que você não consegue tapar? O que você vai ouvir: • Por que um agente rápido e sem teto transformou um arquivo de conciliação torto em horas de estorno sem freio nenhum • O que significa dar permissão de escrita a um agente, e por que isso muda o tamanho do risco que você assume • A diferença entre o agente errar de forma visivelmente burra e errar sendo coerente e veloz na direção errada • O conceito de limite de dano, o máximo de estrago que um agente consegue causar sozinho antes de parar e pedir aprovação • Os três tetos concretos que seguram esse risco: por ação, agregado por janela de tempo, e a parada de emergência • Quem na empresa decide esses números, e por que essa decisão não pode ficar com a área técnica sozinha Capítulos: 00:00 O estorno em massa às 3h12 da manhã 00:40 O que a Pague Leve tinha montado 02:00 Permissão de escrita sem teto nenhum 03:10 Por que o piloto não pegou o risco 04:20 A madrugada do arquivo de conciliação trocado 05:40 Decisões certas sobre dados errados 06:50 O conceito central, o limite de dano 08:00 O ponto da Raquel, o passivo que não volta 09:20 Como aplicar, os três tetos concretos 10:30 Teto por ação e teto agregado por dia 11:20 A parada de emergência que desliga na hora 12:00 Quem decide os números de verdade 12:40 A pergunta para a sua segunda-feira Fontes mencionadas: • Caso Pague Leve, fintech de crédito didática criada apenas para ilustrar o mecanismo deste episódio • Edição Briefing da semana, Você comprou adoção de IA achando que era resultado, a conta de 2026 chegou • Edição Dossiê da semana, Edson Rigonatti e a tese AI-First, por que quase todo mundo está construindo a empresa errada Quer a análise executiva completa por trás de cada episódio? Assine a newsletter TheAgent, a publicação executiva de referência sobre agentes de IA, e receba a leitura de negócio direto no seu e-mail. Para founders, líderes e executivos, sempre direto ao ponto!

    10 min
  3. 80 agentes na folha, 90 mil horas por ano: como a Tecban transformou IA em funcionário.

    May 29

    80 agentes na folha, 90 mil horas por ano: como a Tecban transformou IA em funcionário.

    Um banco brasileiro já conta agente de inteligência artificial como gente, mede o ganho em horas devolvidas por equipe e leva o número de até 35% de produtividade para o conselho de administração. A Tecban, dona da operação do Banco24Horas, tirou a IA do território do projeto-piloto e colocou no território do headcount, com cerca de oitenta agentes em operação. No mesmo episódio, o lado incômodo da mesma moeda: o agente corporativo esquece o que aprende e falha em produção, porque a maioria das empresas ainda trata memória como problema de busca. Escalar agentes que não retêm decisão não cria funcionários digitais, cria estagiários eternos que reaprendem tudo de novo toda segunda-feira. O que você vai ouvir: • Por que memória de agente não é RAG nem busca semântica, e o que significa não-regressividade na prática operacional • Como a Tecban chegou a oitenta agentes e noventa mil horas por ano partindo de ferramentas simples de produtividade • Por que a memória de decisão acumulada vira o ativo que o concorrente não baixa pronto enquanto o modelo vira commodity • O que a corrida de receita da Anthropic revela sobre dependência e trava de fornecedor para quem constrói em cima de um modelo só • Forward Deployed Engineers, risco regulatório e pagamento entre máquinas como os três fios soltos da semana Capítulos: 00:00 Abertura: o agente que esquece e o banco que conta agente como gente 00:35 A colisão entre o defeito estrutural e quem já escala em cima dele 01:30 Escalar o que esquece é multiplicar o erro silencioso em produção 02:45 Memória não é busca: por que RAG e embeddings não resolvem o problema 04:00 Não-regressividade e o grafo de contexto de decisão explicados sem jargão 05:15 O modelo vira commodity, a memória de decisão acumulada vira o ativo 06:30 Tecban: o agente contado como funcionário dentro de cada equipe 07:45 Noventa mil horas por ano e até 35% de ganho de produtividade 08:45 De GitHub Copilot a um pelotão de oitenta agentes em operação 09:45 Anthropic, trava de fornecedor e o risco de terceirizar o cérebro da empresa 10:45 Forward Deployed Engineers e a nova competência humana para escalar agentes 11:30 Risco regulatório: o caso da OpenAI e o dever concreto de reportar 12:15 Stripe e o dinheiro que começa a se mover sozinho entre agentes 12:45 A pergunta: o que seu agente aprendeu que ainda vai saber semana que vem Fontes mencionadas: • Tecban e Banco24Horas, com Vanessa Oliveira Ferreira, superintendente de TI, sobre 98 casos de uso e até 35% de produtividade • Rippletide no ecossistema da Neo4j, com Yann Bilien, sobre o grafo de contexto de decisão e a ideia de não-regressividade • Anthropic, com a meta de 10,9 bilhões de dólares de receita no segundo trimestre e captação discutida a 900 bilhões de avaliação • Aaron Levie, CEO da Box, sobre o papel dos Forward Deployed Engineers na fase atual de adoção de agentes • OpenAI e o caso de Tumbler Ridge, no Canadá, com novas salvaguardas e canal direto com as autoridades • Stripe e os 288 produtos anunciados no Sessions sobre pagamento programável e cobrança por uso de agente Assine a newsletter TheAgent e receba as edições Briefing e Dossiê que deram origem a este episódio, com a análise completa por trás de cada decisão de negócio. Para founders, líderes e executivos, sempre direto ao ponto!

    12 min
  4. A PwC vai assinar embaixo do agente que mexe no seu financeiro. Seu CFO vai adorar.

    May 22

    A PwC vai assinar embaixo do agente que mexe no seu financeiro. Seu CFO vai adorar.

    A Klarna colocou um agente que entrega o trabalho de setecentos atendentes em produção real. A PwC anunciou que vai colocar o selo dela para responder por agentes dentro do escritório do CFO. Enquanto isso, a maioria das empresas brasileiras ainda discute se libera o Chat GPT no computador do analista, escrevendo política de uso de ferramenta individual quando o mercado brasileiro de software corporativo já mudou de categoria. Este episódio cruza dois movimentos que selam a mesma virada: a IA está saindo do papel de ferramenta individual e entrando no papel de função operacional com dono, KPI e responsabilidade contratual. Mark, Lily e Raquel destrincham a diferença entre assistente e colega de IA, o que muda quando a auditoria assina embaixo do resultado, e o que o CEO brasileiro precisa decidir nos próximos noventa dias. O que você vai ouvir: . A diferença entre assistente que rascunha e colega que entrega o fluxo de ponta a ponta . Por que comprar IA como assinatura individual é olhar para o problema do tamanho errado . O cenário realista de redução de back office até 2028, entre dez, vinte e quarenta por cento . As quatro decisões estruturais que aparecem em Klarna, Bridgewater, Nubank e Stone . Como a parceria OpenAI e PwC migra a responsabilidade da cadeira do CFO para o contrato da consultoria . O fechamento da janela do agente vertical artesanal depois do anúncio Nvidia e SAP no Sapphire . O gap fiscal brasileiro que o selo estrangeiro não cobre, Simples Nacional, nota fiscal e obrigações acessórias . Por que engenheiro de agentes precisa entrar no organograma das empresas médias brasileiras até 2027 Capítulos: 00:00 Klarna e PwC contra a política de uso de ferramenta 01:00 Vinheta de abertura 01:15 A colisão entre o briefing PwC e o dossiê do colega de IA 02:30 O número de redução de back office até 2028, quarenta, vinte ou dez por cento 04:00 Assistente espera ordem, colega entrega resultado fechado 05:30 O KPI muda, tempo economizado contra entrega fechada 06:30 As quatro decisões estruturais de Klarna, Bridgewater, Nubank e Stone 08:00 Sandbox contra ferramenta real, o erro mais comum do piloto brasileiro 09:00 A banda de atenção do operador como gargalo real da próxima fase 10:30 Quando a auditoria assina embaixo, a parceria OpenAI e PwC 12:00 Nvidia e SAP no Sapphire fecham a janela do agente artesanal no ERP 13:30 O agente Pi com quatro ferramentas, menos escopo entrega mais resultado 14:30 A lente Brasil, Simples Nacional e o gap fiscal local 16:00 Engenheiro de agentes no organograma das empresas médias até 2027 17:00 A pergunta de noventa dias para sair do piloto eterno Fontes mencionadas: . Briefing TheAgent, A PwC vai operar agentes de IA dentro do seu financeiro . Dossiê TheAgent, Os colaboradores de IA chegaram, mas a maioria ainda compra IA como ferramenta individual . Anúncio da parceria OpenAI e PwC para reimaginar o escritório do CFO . Anúncio Nvidia e SAP no Sapphire sobre agentes nativos no ERP . Caso Klarna no atendimento, equivalente a setecentos atendentes em tempo integral . Casos Bridgewater, Nubank e Stone na operação de agentes em produção . Plataformas Viktor, Lindy e Sierra para agentes em Slack e Teams . Agente Pi e a comunidade openclaw, arquitetura de quatro ferramentas Links e fontes da semana: - Newsletter completa: https://theagent.bz Brand block oficial TheAgent: Newsletter executiva sobre agentes de IA, para founders, CEOs, diretores e executivos C-level que decidem o futuro do trabalho com IA. Duas edições por semana no email e podcast novo aos sábados. Mais de 200 fontes do Brasil e do mundo, monitoradas em tempo real. Já são 1.270+ executivos acompanhando. Assine em https://theagent.bz. Para founders, líderes e executivos, sempre direto ao ponto. #AgentesDeIA #IAparaNegocios #TheAgent #FuturoDoTrabalho #AgentesAutonomos

    14 min
  5. Como escolher a plataforma de agentes de IA da sua empresa em 2026

    May 15

    Como escolher a plataforma de agentes de IA da sua empresa em 2026

    Você está escolhendo a plataforma de agentes de IA da sua empresa como se fosse uma decisão técnica. Essa escolha é uma aposta estratégica sobre onde vai estar a inteligência operacional do seu negócio daqui a dois anos, e o mercado de ferramentas de agentes está se consolidando rápido o suficiente para que plataformas adotadas hoje percam suporte ativo antes dos planos estratégicos corporativos capturarem o impacto. Enquanto você decide qual ferramenta usar para construir seus agentes, o fornecedor do modelo de IA pode estar se preparando para prestar o mesmo serviço que você presta para os seus clientes, direto para eles, concorrendo com você. Dois riscos correndo em paralelo: plataforma sem futuro e fornecedor que vira concorrente. Neste episódio, Mark, Lily e Raquel examinam os dois riscos e o ponto onde eles convergem numa mesma decisão que a maioria das empresas está tomando de forma acidental. O que você vai ouvir: Por que a maioria das empresas escolhe plataforma de agentes pelo nome mais famoso no momento, não pelo caso de uso, e qual é o custo real dessa decisão seis meses depois. A diferença prática entre low-code como n8n e Flowise versus frameworks como LangGraph e CrewAI, e quando cada abordagem cria o problema que parecia resolver. Como a Intercom construiu o agente Fin sobre arquitetura própria com controles de delegação humana e transformou governança em vantagem competitiva mensurável para contas enterprise. Por que governança deve ser o critério de seleção de plataforma, não a velocidade com que você consegue criar o primeiro protótipo funcional. O que a análise da Latent Space documentou sobre o movimento do Vale do Silício de venda de acesso a modelos para entrega de resultado operacional direto ao cliente final. O que acontece com os dados, contexto e relacionamento com o cliente quando o fornecedor da infraestrutura absorve a camada de aplicação que você construiu. O que o OpenAI Codex revela sobre a diferença entre aceleração e substituição no trabalho técnico em 2026. Como a regra do 145 da Palantir está sendo usada como métrica de saúde para empresas que operam com IA neste ciclo de mercado. Capítulos: 00:00 Introdução: a aposta estratégica que parece técnica00:30 Cold Open: 18 meses e dois riscos em paralelo01:30 A colisão: dois temas que convergem num ponto cego03:00 Dependência arquitetural versus dependência operacional04:00 O erro de plataforma que ninguém vê na hora de escolher05:30 n8n e Flowise: o protótipo bonito que não vai para produção confiável07:00 LangGraph e CrewAI: o piloto que fica parado no notebook do desenvolvedor08:00 Governança como critério de seleção, não velocidade do primeiro protótipo09:00 Quando o fornecedor de modelo vira concorrente direto do seu negócio10:00 OpenAI: da venda de acesso a API para entrega de resultado operacional10:45 Codex e o que você está realmente terceirizando quando usa agentes em 202611:30 A regra do 145 da Palantir e o aquecimento do mercado de IA12:30 A pergunta: onde fica a inteligência operacional daqui a dois anos Fontes mencionadas: Latent Space: análise sobre empresas de serviços agênticos Intercom Fin: caso de arquitetura própria e delegação humana StackAI: plataforma de agentes com integrações enterprise Microsoft Semantic Kernel: framework para sistemas legados Dify: plataforma com orquestração visual madura OpenAI Codex: agente de programação e padrão de adoção 2026 Palantir: regra do 145 como métrica de saúde financeira Acompanhe a newsletter TheAgent em https://theagent.bz e receba toda semana a análise executiva sobre agentes de IA que você precisa para tomar decisões com mais clareza e menos risco. Para founders, líderes e executivos, sempre direto ao ponto!

    13 min
  6. Você e seus agentes estão operando com informação de ontem. E provavelmente não sabem.

    May 8

    Você e seus agentes estão operando com informação de ontem. E provavelmente não sabem.

    O Andrew Ng demonstrou ao vivo uma cena que resume um problema sutil e caro: o Claude Code, agente de IA da Anthropic que executa código de forma autônoma, chamando com total confiança uma API da OpenAI descontinuada há mais de um ano. Sem erro, sem aviso, sem nada piscando vermelho. Só um agente executando trabalho com total convicção num mundo que não existe mais. O segundo problema é maior: a maioria dos relatórios sobre IA no trabalho que CEOs leram esta semana foi escrita antes desse tipo de agente existir. Lideranças estão decidindo contratação, reorganização e investimento com o mapa de uma cidade que já foi completamente reformada. Os dois problemas têm a mesma raiz: o contexto que alimenta a decisão envelheceu mais rápido do que a confiança de quem decide. O que você vai ouvir: A cena do Claude Code chamando API descontinuada sem nenhum sinal de erro em produçãoPor que documentação congelada no treinamento é diferente de alucinação comumContext Hub, a ferramenta open source do Andrew Ng que separa o modelo da fonte de verdade técnicaPor que a camada de contexto tende a ser mais crítica do que o modelo LLM nos próximos 18 mesesA observação do Ethan Mollick sobre pesquisa de IA no trabalho que antecede a era dos agentesA diferença entre paralisia e inércia, e por que inércia é mais perigosa operacionalmentePor que dados internos valem mais do que qualquer benchmark de consultoria externaA realidade das empresas brasileiras operando com relatórios de 2024 num mercado que já é outroCapítulos: 00:00 Abertura: o agente que trabalha num mundo que não existe mais00:35 Dois mapas velhos: um na máquina, outro na sala de reuniões01:20 Apresentação dos dois problemas da semana02:45 Por que agentes alucinam chamando APIs descontinuadas sem aviso04:10 Context Hub: separar modelo de fonte de verdade05:40 A camada de contexto como ativo competitivo estrutural07:05 O mapa pré-agêntico que orienta decisões executivas08:20 Inércia versus paralisia: qual é mais perigosa09:15 Instrumentação própria vale mais que benchmark externo10:30 Realidade brasileira: consultoria vendendo dados de 202411:30 O ativo mais valioso está na cabeça de quem opera em campo12:30 A pergunta da semana Fontes mencionadas: Andrew Ng, DeepLearning.AI: demonstração ao vivo do Claude Code chamando API descontinuada da OpenAI (abril de 2026)Context Hub: ferramenta open source do Andrew Ng para gestão de documentação técnica em agentes de IAEthan Mollick, Wharton: observação sobre pesquisa de IA no trabalho que antecede a era dos agentes autônomosAmazon Web Services: anúncio de modelos OpenAI disponíveis na AWS, citado na newsletter TheAgentAcompanhe a newsletter TheAgent em theagent.bz e receba toda semana a análise mais densa sobre agentes de IA para quem toma decisão de negócio. Para founders, líderes e executivos, sempre direto ao ponto!

    14 min
  7. O firewall de atenção. Por que fundadores estão construindo as próprias ferramentas com IA

    May 1

    O firewall de atenção. Por que fundadores estão construindo as próprias ferramentas com IA

    Steve Newman, criador do Writely, que virou o Google Docs depois, parou de instalar aplicativo de produtividade. Ele construiu as proprias ferramentas conversando com IA, uma a uma, calibradas para o jeito como ele pensa. E deu nome para o que mais importa nesse conjunto: nao e produtividade, e firewall de atencao. Neste episodio, Mark, Lily e Raquel debatem por que vibe-coding nao e abandono de disciplina, por que a barreira para construir software deixou de ser tecnica e virou cognitiva, e o que muda na operacao de um executivo brasileiro quando o filtro do que entra na sua atencao deixa de ser terceirizado para plataformas que lucram com fragmentacao. O que voce vai ouvir: Por que produtividade e atencao sao jogos diferentes, com economias diferentes O caso Steve Newman: 15 apps construidos em 2 meses, hoje mantidos em meia hora por dia O radar de atencao que reduziu 30 checagens diarias de mensagens para zero O reader que processa 50 posts por dia em 5 minutos de triagem O sistema de logging que trata a propria cabeca como sistema observavel Anti-tokenmaxxing: a filosofia de construir para usar menos, nao para extrair mais Por que o firewall de atencao nao escala por decreto e o que isso muda na gestao O recorte Brasil: por onde a lideranca executiva entra nesse movimento Capitulos: 00:00 Cold open: o firewall de atencao 00:30 Vinheta de abertura 00:44 A colisao: vibe-coding nao e desleixo 02:00 Produtividade vs atencao: o erro central 03:30 Por que o filtro foi delegado para plataformas 04:30 A barreira deixou de ser tecnica e virou cognitiva 05:30 O firewall e pessoal, nao escala por decreto 06:30 O stack do Newman: 15 apps construidos em 2 meses 07:30 O radar de atencao: de 30 checagens por dia para zero 08:30 O reader: 50 posts processados em 5 minutos 09:30 Logging de decisoes: tratar a cabeca como sistema observavel 10:30 Anti-tokenmaxxing: menos friccao, nao mais extracao 11:30 O recorte Brasil: contratar quem constroi 12:30 A pergunta: o que voce excluiria primeiro? 13:00 Encerramento Fontes mencionadas: Steve Newman (Golden Gate Institute for AI) — Caso de uso e stack pessoal de IA TheAgent Newsletter — Briefing "Voce precisa de um firewall de atencao" e Dossie sobre Newman Claude Code (Anthropic) — Plataforma usada para vibe-coding Assine a newsletter TheAgent em theagent.bz para analises sobre agentes de IA. Para founders, lideres e executivos, sempre direto ao ponto!

    13 min
  8. US$300 bilhoes construiram a estrada. Quem vai ensinar a dirigir?

    Apr 24

    US$300 bilhoes construiram a estrada. Quem vai ensinar a dirigir?

    Trezentos bilhões de dólares entraram em IA em 90 dias. Quatro empresas ficaram com 188 bilhões. Mas o estudo mais importante do trimestre, com 515 startups, prova que o que muda comportamento não é tecnologia: é ver alguém usando. Neste episódio, Mark, Lily e Raquel debatem por que o maior ciclo de investimento da história está construindo infraestrutura, enquanto a variável que realmente move o ponteiro custa praticamente zero: exposição a uso real. O que você vai ouvir: O experimento de campo com 515 startups que provou que exemplos reais aumentam adoção de IA em 44%, receita em 1,9x e reduzem capital em 39%Q1 2026: 300 bilhões em startups de IA, com 188 bilhões concentrados em 4 empresas (OpenAI, Anthropic, xAI, Waymo)EUA concentrando 83% do investimento global em IA, subindo de 71%Stripe com 1.300 pull requests por semana gerados por agentes de código56,6 bilhões em aquisições: empresas de aplicação, não de modeloPor que a vantagem competitiva no Brasil está na contextualização localCustos de inferência caindo de 40% a 70% no último ano3 ações práticas para founders e executivosCapítulos: 00:00 — Cold open: 300 bilhões e o que realmente faz diferença00:30 — Vinheta de abertura00:44 — A colisão: 515 startups vs 300 bilhões em investimento02:00 — O experimento: exemplos reais vs acesso à tecnologia03:30 — Q1 2026: onde o dinheiro foi parar04:30 — 188 bilhões para 4 empresas vs 12 bilhões em seed05:30 — O contraste: infraestrutura vs exposição06:30 — Stripe: 1.300 pull requests por semana sem humano07:30 — A barreira não é técnica, é cognitiva08:30 — Oportunidade: quem ensina a dirigir captura o valor09:30 — 56,6 bilhões em aquisições na camada de aplicação10:30 — Brasil: infraestrutura importada, contextualização local11:00 — 3 ações práticas12:30 — A pergunta: quantas pessoas da sua equipe viram IA funcionando? Fontes mencionadas: Ethan Mollick (Wharton) — Estudo com 515 startups e adoção de IACrunchbase — Q1 2026 Global Venture Funding ReportStripe — Engineering blog sobre agentes de códigoTheAgent Newsletter — Briefing e dossiê da semanaAssine a newsletter TheAgent em theagent.bz para análises sobre agentes de IA. Para founders, líderes e executivos, sempre direto ao ponto.

    12 min
  9. As big techs brigam pela plataforma. E a sua empresa?

    Apr 17

    As big techs brigam pela plataforma. E a sua empresa?

    Google, Anthropic e OpenAI estão investindo bilhões pra dominar a infraestrutura de agentes de IA. Mas enquanto as big techs brigam pela plataforma, a maioria das empresas está caindo numa armadilha: construir em cima do jardim murado de um vendor sem ter arquitetura própria. Neste episódio, Mark, Lily e Raquel debatem por que a sua briga deveria ser pela arquitetura, não pela plataforma. Quem constrói arquitetura primeiro pode trocar de plataforma quando quiser. Quem escolhe plataforma antes fica preso. O que você vai ouvir: Google Workspace Studio e CLI com 100+ habilidades pra agentesAnthropic com 40% do mercado enterprise vs Google com 21%, apesar dos bilhões de usuários do WorkspaceO custo invisível do lock-in: $315K pra migrar e 20-40% de premium pra quem está presoMCP com 97 milhões de downloads por mês e a interoperabilidade como caminhoO que é AI Operating System (AIOS) e as três camadas que organizam tudoMercedes-Benz: +20% novos negócios com multi-agenteROI médio de 171% com payback em 3-9 meses3 ações práticas pra segunda-feira Capítulos: 00:00 Cold open: $315K pra migrar de plataforma 00:44 A colisão: corrida de plataformas x necessidade de arquitetura 02:00 Google Workspace Studio e 100+ habilidades 03:00 Anthropic 40% vs Google 21% do mercado enterprise 04:00 Lock-in: $315K de migração e 20-40% de premium 05:00 MCP: 10K servidores, 97M downloads, interoperabilidade 06:00 O que é AI Operating System (AIOS) 07:00 As três camadas: agentes, dados, orquestração 08:00 Mercedes-Benz: +20% novos negócios com multi-agente 09:00 Arquitetura é sua, plataforma é alugada 09:30 3 ações práticas 11:00 A pergunta: sua operação sobrevive se o provider mudar? Fontes mencionadas:  Sam Witteveen — Google's agent upgrade (YouTube) Google Workspace Studio — Agents for everyday work Grand View Research — AI agents market report Agents at Work — Empresas integrando agentes Liam Ottley — AIOS Blueprint Assine a newsletter TheAgent em theagent.bz para análises quentes sobre agentes de IA. Para founders, líderes e executivos, sempre direto ao ponto!

    12 min
  10. Quando todo mundo pode construir, o que sobra de você?

    Apr 10

    Quando todo mundo pode construir, o que sobra de você?

    A barreira técnica pra construir agentes de IA caiu. O Claude Code passou de 4% pra 63% de adoção em nove meses, e boa parte dos novos usuários nem são programadores. Então se qualquer pessoa consegue construir um agente, o que sobra como diferencial pra quem quer ganhar dinheiro com isso? Neste episódio, Mark, Lily e Raquel conectam duas análises da semana que revelam um padrão que o mercado está ignorando: a democratização da construção de agentes está tornando a habilidade técnica commodity, enquanto o conhecimento de domínio se torna o verdadeiro fosso competitivo. O que você vai ouvir: Por que executivos C-level estão adotando IA generativa mais rápido que gerentes (53% vs 44%)Como um jornalista do Washington Post publicou um app na App Store usando Claude Code sem saber programarO mercado de agentes de IA projetado pra US$11 bilhões em 2026 e US$183 bilhões em 2033Por que vender agente como produto é um erro e como o modelo "agente como serviço" gera margens de 70-80%O "SaaSpocalypse": US$285 bilhões varridos de ações de software por causa de agentesO insight contrário: agentes não estão matando SaaS, estão usando SaaS3 ações concretas pra você aplicar na segunda-feira Capítulos: 00:00 Cold open: US$285 bilhões evaporaram do mercado de software 00:30 Vinheta de abertura 00:44 A colisão: IA democratizada x agente como serviço 02:30 Claude Code de 4% a 63% em nove meses 03:15 Citizen developers superam programadores 4 pra 1 04:00 53% dos C-levels já usam IA generativa 04:30 Jornalista publica app sem saber programar 05:10 Quando construir vira commodity, a barreira desmorona 05:30 Mercado de agentes: US$11 bilhões crescendo 50% ao ano 06:00 Vender agente como produto vs como serviço 06:45 Conhecimento de domínio como diferencial 07:30 Margens de 70-80% em agências de IA 08:15 Agentes não matam SaaS, usam SaaS 08:50 A maior redistribuição de valor em 20 anos 09:15 O que fazer segunda-feira: 3 ações práticas 10:30 A analogia das agências digitais dos anos 2000 11:15 A pergunta: o que você sabe fazer melhor que qualquer agente genérico? Fontes mencionadas:  AI Supremacy — Claude Code growth analysis Gartner — Citizen developers 4:1 ratio Washington Post — Non-coder builds App Store app Grand View Research — AI agents market US$183B by 2033 Fortune — AI agents aren't killing SaaS Liam Ottley — AI agent as managed service model Assine a newsletter TheAgent em https://theagent.bz/ para análises quentes sobre agentes de IA. Para founders, líderes e executivos, sempre direto ao ponto!

    12 min
  11. Por que LLM melhor não significa agente melhor

    Apr 3

    Por que LLM melhor não significa agente melhor

    Os Grandes Modelos de Linguagem (LLM) de IA estão ficando mais potentes a cada mês, mas isso garante que seus agentes vão funcionar melhor? Não necessariamente. Neste episódio, Mark, Lily e Raquel analisam o lançamento do Claude Sonnet 4.6 e conectam com um conceito que quase ninguém está discutindo: harness engineering, a disciplina que separa agentes que funcionam em produção de agentes que falham de formas caras e perigosas. O que você vai ouvir: Por que a janela de contexto de 1 milhão de tokens do Sonnet 4.6 muda o jogo pra due diligence, análise de clientes e operações complexasO que é harness engineering e por que a maioria dos agentes que falham não tem problema de modelo, tem problema de harnessA aposta da LangChain e NVIDIA em infraestrutura enterprise pra agentes em produçãoOs dois tipos de autorização de agentes e o risco que ninguém está discutindo: quando o agente erra usando as credenciais da empresaPor que o Cursor está sendo adotado por executivos e analistas, não só por programadores3 ações concretas pra você aplicar na segunda-feira Capítulos: 00:00 Modelo melhor é agente melhor? A tese incômoda 00:28 O que o Sonnet 4.6 muda na prática para empresas 02:30 Janela de 1 milhão de tokens: o que significa pra negócios 04:10 LangChain, NVIDIA e a consolidação da infraestrutura de agentes 05:00 Cursor e o fim da fronteira entre técnico e não-técnico 05:30 O gargalo deixou de ser tecnológico: agora é organizacional 05:45 O que é harness engineering e por que importa 06:30 AI Jason e os agentes que falham em produção 07:15 Dois tipos de autorização de agentes: risco pessoal vs risco da empresa 08:15 Harness bem feito gera receita; mal feito gera passivo 09:00 O que fazer segunda-feira: 3 ações práticas 10:15 Harness engineering é o novo UX design 10:50 Vantagem competitiva: o modelo é commodity, a transmissão não 11:15 A pergunta que fica: quem cuida da transmissão? Fontes mencionadas: Anthropic — Claude Sonnet 4.6LangChain — Plataforma enterprise com NVIDIALangChain — Dois tipos de autorização de agentesAI Jason — Harness engineering (YouTube) Assine a newsletter TheAgent em theagent.bz para análises quentes sobre agentes de IA. Para founders, líderes e executivos, sempre direto ao ponto!

    12 min
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TheAgent: a publicação executiva de referência sobre Agentes de IA para founders e CEOs. Toda semana, três especialistas conectam os pontos entre os movimentos mais relevantes do mercado de agentes de IA e traduzem o que isso significa pra quem lidera negócios. Mark traz os fatos e as ferramentas. Lily traduz o impacto para profissionais e organizações. Raquel avalia onde está o dinheiro e onde está o risco. Sob medida para líderes que decidem, sempre direto ao ponto. Assine em theagent.bz

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