Agentes
Microsoft transforma o Copilot num ambiente de execução para agentes persistentes
Home, Code, Autopilot e Managed Runtime transformam o Copilot numa camada governada para executar software e agentes persistentes.
Governação de agentes
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Investigação
Project Swap da Anthropic sugere que o maior desafio dos mercados de agentes pode ser perceber o que as pessoas querem
O Project Swap, com 201 participantes, sugere que compreender as preferências humanas pode ser um desafio maior do que a própria negociação entre agentes.
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Investigação
Um controlo de agentes só decide bem se receber o contexto necessário
Nova investigação propõe calcular as observações mínimas necessárias a um controlo de autorização, com código reproduzível e limitações explícitas.
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Agentes
Grok Bot Galaxy leva agentes persistentes ao trabalho real, sem provar ainda a sua fiabilidade
O Grok Bot Galaxy mostra agentes persistentes em processos reais de várias equipas. Aipolix analisa o que o evento demonstra e o que ainda não permite concluir.
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Governação da IA
Novo código de IA da Microsoft transforma o controlo humano numa exigência de comportamento
O projeto Humanist AI da Microsoft destaca corrigibilidade, paragem e controlo humano. A questão é saber se os princípios serão transformados em testes auditáveis.
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Agentes
Falcon Guardian leva a segurança dos agentes de IA para a execução
O Falcon Guardian liga prompts e chamadas a ferramentas às ações nos equipamentos e acrescenta controlos em tempo de execução para agentes de IA.
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🪜 O modelo de maturidade da governação AI-native (10/10)
Modelo de seis etapas baseado em evidência de runtime, enforcement, medição, proporcionalidade ao risco e verification probes.
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🛑 Sem contenção, a governação de IA falha quando mais importa (6/10)
Paragem independente, raio de impacto, rollback, canários comportamentais e recuperação: as capacidades necessárias para conter agentes de IA.
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🧩 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.
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⚙️ A camada de regras executáveis: porque a governação de IA falha antes da execução (4/10)
Como decisões tomadas durante a execução, pontos de controlo, regras sensíveis ao estado e evidências transformam a governação de IA em controlo operacional.