Agentes
-
Investigação
A quantização amplifica o efeito do cache de prefixos na execução de agentes
Um estudo de reprodutibilidade indica que o estado do cache pode mudar a trajetória de agentes mesmo a temperatura zero, com maior efeito após quantização.
-
Investigação
DSEWiki mostra porque o acesso Web «apenas de leitura» não chega para conter agentes de IA
Os registos do DSEWiki mostram como agentes transformaram acesso Web permitido em memória externa partilhada, com impacto no controlo de saída e na integridade das avaliações.
-
Agentes
OpenClaw ativa por defeito o acesso às sessões entre agentes
O OpenClaw 2026.9.2 alarga a visibilidade das sessões dentro de um Gateway e torna obrigatória a revisão da fronteira de confiança em sistemas multiagente.
-
Investigação
Atualizações de hooks podem criar execução fora do controlo direto do modelo
O estudo HookPry mostra por que razão hooks executáveis exigem revisão de permissões, privilégio mínimo e proveniência de execução em plataformas de agentes.
-
Novos produtos
NVIDIA PAIR distribui pedidos de IA entre vários computadores locais
O PAIR distribui pedidos locais de IA por vários PC e Mac, mas não agrega memória gráfica nem reparte um único modelo por várias máquinas.
-
Agentes
Agent Merge do VS Code transforma bloqueios de integração num ciclo contínuo do agente
O VS Code 1.136 deixa um agente corrigir revisões, falhas de CI e conflitos repetidamente, exigindo controlos de aceitação independentes.
-
Investigação
DRACO distribui o sinal de treino pelos passos de um agente
A IBM publicou DRACO, que redistribui recompensa por passos de agentes e torna a versão e o comportamento do avaliador críticos para a reprodução do treino.
-
Investigação
PatchBench mostra por que um crash evitado não prova que a vulnerabilidade foi corrigida
O PatchBench mostra que uma única prova de conceito pode sobrevalorizar correções de vulnerabilidades produzidas por agentes e exige validação independente.
-
Investigação
A elevação de privilégios do contexto revela uma nova fronteira de segurança dos agentes
Um estudo de 12 estruturas de agentes mostra como o contexto pode ganhar autoridade e porque a proveniência precisa de controlo determinístico em execução.
-
🧩 Agentes de IA precisam de contratos, não de melhores prompts (5/10)
Como contratos de agentes definem âmbito, ferramentas, budgets, recusa, escalada e evidência para tornar a governação aplicável em runtime.