Agentes de IA no Vale do Silício: entre tokens desperdiçados e sistemas caóticos
Os agentes de inteligência artificial viraram o queridinho das reuniões de C-level mundo afora. CEOs empolgados, slides cheios de promessas e a sensação de que a empresa que não adotar essa tecnologia vai ficar para trás. Mas enquanto os executivos celebram, quem está na linha de frente — engenheiros e desenvolvedores — conta uma história bem diferente.
Esta semana, dois eventos separados no Silicon Valley jogaram luz sobre o que realmente está acontecendo nos bastidores dos agentes de IA: sistemas instáveis, custos operacionais que ninguém coloca no pitch deck e uma complexidade que pode transformar a solução em um problema ainda maior. 😬
De San Jose a Mountain View, engenheiros do Google, Amazon, Microsoft e Meta, além de fundadores de startups, foram surpreendentemente honestos sobre os desafios que ainda precisam ser resolvidos antes que essa tecnologia realmente entregue o que promete.
E o OpenClaw, aquela ferramenta que Jensen Huang chamou de o próximo ChatGPT, está bem no centro dessa conversa — tanto como protagonista quanto como alvo de críticas duras vindas de quem tenta fazer tudo funcionar em ambientes corporativos de verdade.
O problema dos tokens desperdiçados
Um dos momentos mais marcantes da semana aconteceu durante o Generative AI and Agentic AI Summit em San Jose. Kevin McGrath, CEO da startup de IA Meibel, foi direto ao ponto ao descrever o que considera o maior problema que a indústria está enfrentando agora com agentes de IA.
Segundo McGrath, existe uma mentalidade equivocada de que absolutamente tudo precisa ser processado por um modelo de linguagem grande, os famosos LLMs. A metáfora que ele usou é ilustrativa: empresas estão basicamente entregando todos os seus tokens e todo o seu dinheiro para bots que simplesmente desperdiçam milhões e milhões de tokens sem necessidade.
O ponto central não é que os modelos de linguagem sejam ruins. É que nem toda tarefa precisa passar por um LLM. Muitas operações podem ser resolvidas com lógica convencional, regras de negócio simples ou ferramentas mais leves. Quando você joga tudo para um modelo generativo resolver, o resultado é uma conta de infraestrutura que explode sem que a qualidade da saída melhore proporcionalmente. McGrath defendeu que as empresas precisam ser muito mais deliberadas ao decidir quais tarefas são realmente adequadas para agentes de IA e quais são melhor atendidas por abordagens tradicionais.
Essa fala ressoou com força entre os engenheiros presentes. A narrativa que chega nos decks executivos é sempre a mesma: o agente de IA vai automatizar tarefas complexas, reduzir o tempo de resposta, eliminar etapas manuais e, claro, cortar custos. Parece irresistível. Mas quando você senta com os times de engenharia que estão de fato construindo e mantendo esses sistemas, o cenário muda bastante.
Complexidade que beira o caos
Se a questão dos tokens desperdiçados foi um dos temas fortes, a complexidade operacional dos agentes de IA foi o outro grande protagonista da semana.
Deep Shah, engenheiro de software do Google, liderou uma sessão focada em novas técnicas para gerenciar os custos operacionais de rodar grandes quantidades de agentes de IA simultaneamente. Shah foi claro ao listar os desafios: quando você tenta colocar um sistema multi-agentes em escala, o primeiro obstáculo que aparece é o custo de inferência. E ele não é pequeno.
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Custa dinheiro rodar agentes de IA. Um sistema mal projetado ou mal monitorado para acompanhar esses assistentes digitais e suas ações pode acabar queimando caixa em vez de economizar. Isso não é teoria — é a realidade que os times de engenharia do Google e da unidade DeepMind estão enfrentando no dia a dia.
Ravi Bulusu, CEO da startup Synchtron, ampliou essa discussão ao apontar para a raiz do problema: a complexidade interdependente. Ele explicou que, quando você olha para uma empresa real, existem múltiplas dimensões em jogo — como os dados são organizados, quais plataformas tecnológicas são usadas, como o software é construído e mantido, e como a força de trabalho está estruturada.
Rodar agentes de IA toca significativamente todas essas dimensões ao mesmo tempo. E como Bulusu colocou de forma bastante direta: nenhuma dimensão isolada resolve o problema, e as interdependências são o que torna tudo isso difícil — na verdade, caótico.
Essa palavra — caótico — ficou ecoando nos corredores do evento. E ela não veio de um crítico externo. Veio de alguém que está construindo ferramentas para esse ecossistema.
OpenClaw: revolução para uns, dor de cabeça para outros
O OpenClaw chegou nas conversas desta semana com aquela energia de produto que todo mundo quer entender, mas poucos ainda conseguem explicar direito. Desde o seu surgimento recente, o OpenClaw se posicionou como uma espécie de harness — uma camada que permite que desenvolvedores usem vários modelos de IA para criar e gerenciar frotas de assistentes digitais. A indústria de tecnologia rapidamente abraçou a ferramenta e passou a empurrar os agentes de IA como a próxima grande evolução.
O CEO da NVIDIA, Jensen Huang, disse em março ao jornalista Jim Cramer, da CNBC, que o OpenClaw é definitivamente o próximo ChatGPT. Uma declaração de peso que naturalmente gerou ainda mais entusiasmo ao redor da tecnologia.
Mas na quinta-feira, durante um evento de IA realizado em Mountain View, na Califórnia, o OpenClaw recebeu uma avaliação bem mais sóbria. O evento contou com a participação da ThinkingAI e da MiniMax, ambas sediadas em Xangai, na China.
A ThinkingAI passou recentemente por um rebranding. Antes conhecida como ThinkingData, uma empresa focada em analytics para jogos mobile, ela se reposicionou como uma plataforma de gerenciamento de agentes de IA. Como parte dessa transformação, a ThinkingAI firmou parceria com a MiniMax, que abriu capital em Hong Kong em janeiro. A MiniMax é um dos laboratórios de IA mais importantes da China, tendo liberado modelos poderosos gratuitamente para a comunidade open-source e se consolidado como um dos chamados Tigres da IA do país.
Chris Han, cofundador da ThinkingAI, explicou que a mudança de foco para gerenciamento de agentes de IA faz parte de um esforço para expandir além do setor de games e atingir outras indústrias empolgadas com agentes, mas que ainda não têm a expertise técnica necessária.
E foi Han quem fez a avaliação mais direta sobre o OpenClaw. Apesar da crescente popularidade da ferramenta na China, ele afirmou que ela é complicada demais e propensa a falhas de segurança para uso empresarial.
Nas palavras dele: o OpenClaw é uma boa ferramenta para uso pessoal, mas definitivamente não consegue atingir o nível corporativo. Para chegar ao nível empresarial, é preciso resolver muitas questões — memória, como gerenciar seus agentes, equipes, comunicações. São muitas peças que precisam se encaixar.
Essa fala é significativa porque vem de alguém que está construindo um produto concorrente, mas também de alguém que trabalha diretamente com as dores práticas da implementação. A crítica não é ao conceito em si, mas à prontidão da ferramenta para ambientes onde falhas podem ter consequências reais e sérias.
A questão geopolítica dos modelos chineses
Outro tema que surgiu de forma inevitável durante o evento de Mountain View foi a dimensão geopolítica. Com empresas chinesas como ThinkingAI e MiniMax cada vez mais presentes no ecossistema global de IA, a pergunta sobre possíveis restrições do governo dos Estados Unidos a modelos de IA chineses pairou sobre as discussões.
Chris Han optou por não comentar sobre possíveis preocupações de segurança nacional envolvendo modelos de IA chineses que pudessem impactar a estratégia da ThinkingAI. Porém, ele fez questão de destacar que o serviço da empresa também suporta modelos de companhias como OpenAI e Google, o que mostra uma estratégia de flexibilidade e adaptação a cenários regulatórios diversos.
Em tom bem-humorado, Han brincou que se o governo americano decidisse banir modelos de IA chineses open-weight no país, ele interpretaria isso como um sinal positivo. Se isso acontecer, talvez signifique que estamos tendo sucesso, disse ele, arrancando risadas da plateia. 😄
Por trás da piada, existe um ponto estratégico relevante. A corrida pela IA não é apenas tecnológica — é também uma disputa por influência e padrões de mercado. Empresas que conseguem oferecer flexibilidade para trabalhar com modelos de diferentes origens se posicionam melhor para navegar qualquer cenário regulatório que surja.
Custos operacionais: o elefante na sala
Se tem um tema que atravessou todos os painéis e conversas informais desta semana, foi o dos custos operacionais. E não é difícil entender por quê. 💸
Quando uma empresa decide colocar agentes de IA em produção, ela raramente dimensiona corretamente o custo total dessa decisão. O custo do modelo de linguagem em si é só a ponta do iceberg. Embaixo estão:
- Custos de armazenamento de contexto e memória
- Chamadas de API para ferramentas externas
- Infraestrutura de monitoramento e observabilidade
- Tempo de engenharia para manter e ajustar prompts e configurações
- Testes contínuos para garantir que o comportamento do agente não degradou após atualizações
- Custo de retrabalho e impacto no cliente final em caso de falhas
Tudo isso junto pode transformar uma tecnologia aparentemente barata em um dos maiores centros de custo da operação. Deep Shah, do Google, foi bastante enfático ao colocar o custo de inferência como o primeiro obstáculo que aparece na escala, mas ele é apenas o início de uma lista longa.
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A observação de McGrath sobre tokens desperdiçados ganha ainda mais peso nesse contexto. Cada chamada desnecessária a um LLM é dinheiro jogado fora. Multiplicado por milhares de execuções diárias, em centenas de agentes rodando simultaneamente, o desperdício pode atingir proporções alarmantes. A complexidade de colocar esses sistemas para funcionar de forma confiável em contextos reais ainda é massivamente subestimada por muitas ferramentas de vendas e fornecedores de plataforma.
O ponto mais relevante levantado ao longo da semana foi a necessidade de um modelo de avaliação de ROI específico para agentes de IA. Esse modelo precisa levar em conta não só a economia direta gerada pela automação, mas também o custo de falha, o custo de supervisão humana necessária para validar as saídas do agente, e o custo de adaptação contínua do sistema à medida que o contexto de negócio muda. Sem isso, as empresas continuarão tomando decisões baseadas em benchmarks de laboratório que não refletem a realidade de produção.
Confiabilidade e imprevisibilidade dos agentes
Um ponto levantado repetidamente nos dois eventos foi a questão da confiabilidade. Diferente de um software tradicional, onde o comportamento esperado é determinístico, os agentes de IA operam com uma dose considerável de imprevisibilidade. Eles podem tomar decisões inesperadas, interpretar instruções de formas que o desenvolvedor não antecipou ou simplesmente travar em um ciclo de raciocínio sem saída.
Lidar com esses cenários exige uma camada robusta de observabilidade e mecanismos de fallback. E essa camada, por si só, já representa um projeto técnico e um custo significativo. Não é algo que você adiciona depois como um patch — precisa estar na arquitetura desde o início.
Os engenheiros do Google e do DeepMind que participaram do summit em San Jose deixaram claro que criar e operar agentes de IA não é uma tarefa simples. A empolgação do C-level precisa ser temperada com a realidade técnica de quem está fazendo essas coisas funcionarem no dia a dia. Sem esse alinhamento, o risco de projetos fracassarem ou estourarem orçamentos é enorme.
O que vem pela frente
Os eventos desta semana deixaram uma impressão clara: a inteligência artificial aplicada a agentes autônomos não é uma promessa falsa, mas também não é uma solução pronta para ser plugada em qualquer operação sem fricção. O amadurecimento está acontecendo, as ferramentas estão evoluindo, e discussões como as que aconteceram no Vale do Silício são exatamente o tipo de conversa que o setor precisa ter mais frequentemente — com menos hype e mais engenharia honesta.
A mensagem mais forte que ficou foi a de Kevin McGrath: empresas precisam ser mais deliberadas na hora de decidir o que realmente merece ser processado por um agente de IA e o que pode ser resolvido de formas mais simples e baratas. Parece óbvio, mas no meio da euforia coletiva, o óbvio é frequentemente ignorado.
O OpenClaw aparece como uma peça interessante nesse tabuleiro, mas carrega consigo limitações que ainda precisam ser endereçadas para uso corporativo sério. A ThinkingAI e a MiniMax representam uma frente chinesa cada vez mais relevante no ecossistema global de agentes, e a forma como a geopolítica vai moldar esse mercado ainda é uma incógnita.
O que fica de lição prática para quem está acompanhando esse mercado de perto é que os custos operacionais e a complexidade dos agentes de IA precisam entrar na conversa desde o primeiro dia de planejamento, não depois que o projeto está em produção e os problemas começam a aparecer. As empresas que conseguirem equilibrar ambição tecnológica com rigor de implementação são as que vão transformar o potencial dos agentes de inteligência artificial em vantagem competitiva de verdade — sem surpresas desagradáveis no caminho. 🚀
