Agentes
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Novos modelos
A Pipecat lança o PhoneLLM, um modelo com 3.5B parâmetros ativos para agentes de voz
O PhoneLLM Alpha 1 é um modelo aberto de 30B do tipo mistura de especialistas, com 3.5B parâmetros ativos, feito para agentes de voz telefónicos e avaliado com o novo PhoneBench.
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Agentes
A OpenAI fixa novembro como prazo para os seus modelos no Cursor
Após a aquisição do Cursor pela SpaceX, a OpenAI encerra o contrato de fornecimento de modelos, com data proposta de 12 de novembro de 2026 para as equipas migrarem.
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Investigação
O Gemini Co-Scientist fecha o ciclo da hipótese à experiência e a afirmações verificadas
A Google DeepMind alarga o Co-Scientist da geração de hipóteses a uma investigação fundada na execução: planeamento experimental, código autónomo, equipamento de laboratório e verificação de afirmações.
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Investigação
Painéis fabricados podem levar agentes LLM a agir sobre resultados incognoscíveis
Um estudo reproduzível no arXiv conclui que painéis de aparência autoritária fabricados podem empurrar alguns agentes LLM a agir sobre resultados incognoscíveis, apesar de reconhecerem a incerteza.
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Agentes
O MHS da Anthropic dá aos agentes de IA uma interface comum com máquinas físicas
O Model Hardware Standard da Anthropic oferece aos agentes de IA uma interface partilhada para dispositivos de laboratório e industriais, com ensaios iniciais e limites de segurança explícitos.
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Investigação
A openJiuwen transforma o arnês do agente de programação numa camada de sistemas mensurável
A openJiuwen propõe um arnês componível e adaptativo em tempo de execução para agentes de programação e mostra por que auditorias de referência com modelo emparelhado importam para a engenharia de agentes.
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Agentes
Broadcom move a autorização do agente de IA para um plano de controlo externo
O AgentMinder move a autorização do agente de IA empresarial para fora do tempo de execução, tornando a identidade, a origem da missão e o contexto da política parte do limite de segurança.
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Investigação
Agentes de IA em autoevolução podem transformar experiências envenenadas em habilidades persistentes
Uma nova pesquisa mostra que agentes de autoevolução podem armazenar interações envenenadas como habilidades reutilizáveis, tornando a proveniência, validação e reversão de habilidades parte do limite de segurança.
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🧭 As cinco camadas da governação de agentes e porque a maioria das equipas ainda só tem duas (2/10)
Um modelo prático de cinco camadas para governar agentes de IA através da identidade, ação, resultado, mudança e efeitos obtidos na engenharia de software nativa de IA.
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Pensa que tem governação de IA? Não tem.
Porque os controlos de acesso e a aprovação humana não chegam, e o que exige uma verdadeira governação de agentes na entrega de software.