1111 | Agentes por toda parte: a nova rodada de ferramentas de IA

Sofia Almeida: Olá, bem-vindo de volta ao briefing. Eu sou a Sofia Almeida.

Rafael Costa: E eu sou o Rafael Costa, e hoje a ideia é bem simples: pegar o que apareceu nas últimas vinte e quatro horas e escolher com cuidado aquilo que realmente vale a sua atenção. Não é uma lista de tudo — é um conjunto pequeno de produtos, cada um com um problema de usuário claro, uma solução que se diferencia, o que concretamente faz, quanto custa ou como se consegue, e o que ainda não sabemos.

Sofia Almeida: E o fio que liga tudo isso hoje, Rafael, é os agentes. Não como promessa, mas como ferramenta que já está dentro do editor de código, dentro do produto que você vende, dentro do teclado do seu iPhone, e agora literalmente a fazer ligações telefónicas. Vamos começar pelo sitio onde essa mudança é mais visível: o desenvolvimento de software.

Rafael Costa: Pois é. E aqui há três produtos que, juntos, contam uma história interessante sobre o ciclo de vida do código. O primeiro é o ZUS, uma IDE de desktop nova. E quando digo nova, quero dizer construída de raiz em Tauri e Rust, com um instalador de cerca de vinte megabytes — o que, comparado com o que as IDEs modernas normalmente pesam, é notável.

Sofia Almeida: E o que ela faz de diferente?

Rafael Costa: Tem um agente integrado que não só escreve código: planeja, edita e corre os testes. E o que me parece mais interessante é o que aparece em volta disso — revisão de diffs antes de aceitar as mudanças, e undo byte-exato, ou seja, você desfaz precisamente o que foi escrito, sem surpresas. Há também um índice local do código, o que sugere que o agente trabalha com o contexto do teu repositório sem dependência de nuvem para isso.

Sofia Almeida: Vale destacar a honestidade aqui: essas são as descrições dos criadores. Não temos testes independentes dizendo que o agente do ZUS escreve melhor código do que as alternativas. O que podemos dizer com base nos fatos é a combinação concreta: leveza, o fluxo planeja-edita-testa, e o controle que o undo byte-exato e a revisão de diffs dão ao programador.

Rafael Costa: Exato. E agora, o segundo produto, que é quase o contraponto do primeiro. O Co-Review parte de uma pergunta boa: quem melhor para revisar o teu repositório do que o agente que o construiu? É uma ferramenta open-source, licença MIT, sem telemetria, onde você comenta o código e o agente responde com base no código em si.

Sofia Almeida: Isso muda a dinâmica da revisão. Normalmente, quando você recebe um pull request de outra pessoa, você comenta e espera resposta, a pessoa procura contexto. Aqui, o agente que tem o contexto completo do repositório é quem responde. Para projetos onde o agente fez a maior parte do trabalho, isso fecha o ciclo de uma forma que o fluxo tradicional de revisão não faz.

Rafael Costa: E é open-source e sem telemetria, o que importa para equipas que se preocupam com o que está a acontecer ao seu código. A limitação óbvia: faz sentido para repositórios que foram construídos ou muito tocados por agentes. Se o código é humano e antigo, a premissa de "o agente que o construiu" enfraquece.

Sofia Almeida: E o terceiro pilar dessa história é o teste, que é talvez o gargalo mais ignorado. É a Seldon, com o produto Wren. A ideia: agentes de QA comportamental que testam a tua aplicação a partir de objetivos escritos em linguagem simples.

Rafael Costa: Ou seja, em vez de escrever casos de teste técnicos, você diz "o utilizador deve conseguir fazer isto" e o agente explora a aplicação. E o detalhe que me parece mais valioso: eles apontam caminhos não testados — aquelas rotas dentro da app que ninguém nunca cobriu — e entregam replays e passos de reprodução.

Sofia Almeida: Os passos de reprodução são o que separa um relatório de teste útil de um inútil. Um "falhou" sem contexto não serve para nada. E o modelo de preço é transparente: dez execuções grátis, depois três dólares por execução. Isso deixa claro que é pago por uso, o que é razoável para QA pontual, mas vale a pergunta: para equipas que testam todos os dias, como é que isso escala em custo? É uma incógnita real.

Rafael Costa: E ao juntar os três — o ZUS na escrita, o Co-Review na revisão, a Seldon no teste — o que se vê é que a revisão e o teste, que sempre foram o gargalo real do desenvolvimento, estão a ser entregues ao agente. E há um detalhe de contexto que vale mencionar: a DeepMind lançou o MuJoCo 4, a primeira versão maior em três anos do seu motor de física open-source, com um 3D Studio novo, corpos deformáveis melhorados e execução no navegador.

Rafael Costa: Não é uma ferramenta de desenvolvimento de apps, mas mostra o mesmo padrão — ferramentas de base a ficarem mais acessíveis e a rodar em mais sítios.

Sofia Almeida: E isso leva-nos à pergunta óbvia: se o agente já vive na IDE, no repositório e na suíte de testes, o que acontece quando ele sai do ambiente de desenvolvimento e entra no produto do utilizador final?

Rafael Costa: E é exatamente aí que entram os próximos produtos. O primeiro é o SideKick, da Open. A proposta: embutir um agente dentro do teu próprio produto. O utilizador diz numa frase o que precisa, e o agente executa a tarefa dentro da tua aplicação.

Sofia Almeida: E é compatível com MCP, o que importa muito. MCP é o protocolo que permite aos agentes ligarem-se a ferramentas externas, e isso significa que o SideKick não é uma caixa fechada — pode plugar-se ao ecossistema que já existe. Para quem constrói software, a mudança em relação ao chatbot clássico é grande: em vez de um chat que responde perguntas sobre o produto, tens um agente que faz o trabalho dentro do produto.

Rafael Costa: Agora, o segundo exemplo é talvez o mais original do lote. O Latch é dirigido a contabilistas. O fluxo é este: o contabilista mostra uma tarefa no ecrã enquanto a narra, e o Latch constrói, a partir disso, uma automação — um sidekick — que depois executa essa tarefa.

Sofia Almeida: E o detalhe de desenho que me agrada: a automação para e pergunta quando encontra exceções. Não tenta adivinhar. Num domínio como a contabilidade, onde um erro silencioso é pior do que uma pergunta, isso é a decisão certa de produto. E têm SOC 2, o que é relevante porque o Latch está a ver dados financeiros e processos sensíveis.

Rafael Costa: O terceiro é o TK, da Medium. Um notebook agêntico — escreves e tens IA inline enquanto escreves, não num painel separado. Tem servidor MCP para se ligar a modelos, um comando chamado /wikify, nota diária, e uma comunidade embutida.

Sofia Almeida: E o quarto fecha o círculo de uma forma curiosa: o AppuBot oferece colegas de IA que usam as aplicações do teu Mac ou PC, no plano de IA que tu já tens — ou seja, aproveita a tua subscrição existente. E se quiseres bots que correm na nuvem vinte e quatro horas por dia, sete dias por semana, começa nos dezanove dólares por mês.

Rafael Costa: Isso é uma fronteira interessante: um agente a operar as tuas apps no teu computador. Levanta perguntas óbvias de permissões e segurança que, honestamente, a descrição disponível não aprofunda — vale a pena saber o que o AppuBot acede exatamente antes de confiar. Mas a direção é clara: a IA deixa de ser uma janela de chat isolada e passa a agir dentro dos fluxos que já existem.

Sofia Almeida: E há mais dois exemplos que ilustram bem essa invasão do dia a dia. O Clive é uma aplicação iPhone que permite ao Claude definir alarmes reais, usando o AlarmKit da Apple, e acrescenta-se como conector ao Claude. Precisa do iOS 26. É grátis até cinco alarmes, e a versão Pro custa um dólar e noventa e nove por mês.

Rafael Costa: Um alarme parece pequeno, mas é exatamente o ponto: o assistente deixou de só responder e passou a tocar na tua manhã real. E no lado da documentação, o Almanzor — que vamos ver melhor já já — oferece um servidor MCP hospedado para o Cursor ou o Claude Code pesquisarem nos teus docs, ou seja, o agente de código a receber contexto vivo da documentação do produto.

Sofia Almeida: Porque, sejamos honestos, metade do trabalho com informação hoje é dar contexto aos agentes. E isso leva-nos bem ao próximo bloco: ler, consultar e organizar informação. Começando pelo próprio Almanzor, que merece a sua explicação completa.

Rafael Costa: A mecânica é simples: colas o URL da tua documentação e ficas com um assistente que responde com citações — e que admite "não sei" quando não sabe.

Sofia Almeida: Esse detalhe do "não sei" é subestimado. A maioria dos assistentes de documentação inventa quando não tem a resposta, e isso destrói a confiança mais depressa do que qualquer outra coisa. Um assistente que prefere admitir ignorância é desenhado para ser confiável, não para parecer inteligente. E a parte do MCP hospedado significa que não é só humanos a perguntar — os agentes do Cursor e do Claude Code também podem pesquisar nos teus docs.

Rafael Costa: Passando do consultar para o organizar: o Rodeo apresenta-se como alternativa ao Notion. No plano grátis, inclui notas de reunião por IA — com cento e vinte minutos por mês —, sete visões de base de dados, um servidor MCP embutido, e importa os teus dados do Notion. A partir de três dólares por lugar.

Sofia Almeida: Sete visões de base de dados é um número concreto que diz muito: não é uma alternativa minimalista, está a tentar cobrir o mesmo terreno do Notion em termos de estrutura. E importar do Notion remove a maior barreira de mudança, que é sempre "tenho lá tudo". O preço de três dólares por lugar é agressivo — é bem abaixo do que o mercado de ferramentas de trabalho costuma cobrar.

Rafael Costa: Depois há a leitura propriamente dita, em duas abordagens muito diferentes. O Quillo é desenhado primeiro para voz: lê PDFs, ficheiros Word e fotos em voz alta, com destaque da frase que está a ser lida, e o Quillo Ai responde a perguntas sobre o que estás a ouvir. As ferramentas de PDF são grátis.

Sofia Almeida: Isso é claramente pensado para quem consome documentos a conduzir, a caminhar, a cozinhar — a parte auditiva da vida. E o contraste é o Opus Reader, que é o oposto: um leitor de PDF e EPUB para iPhone, com a interface Duo, onde tens um caderno ao lado da página. A leitura é grátis, e a versão Pro, com anotações ilimitadas, é um pagamento único de catorze dólares e noventa e nove.

Rafael Costa: Pagamento único versus subscrição — dois modelos opostos para o mesmo problema de ler e anotar. E há um terceiro que merece menção neste espaço: o Coffee, que é um editor de Markdown nativo para Mac, com ficheiros simples — nada de formato proprietário —, somas inline, moedas e fusos horários no texto, e revisão das edições de IA antes de as aceitar. Três euros por mês, catorze dias grátis.

Sofia Almeida: A "revisão das edições de IA" no Coffee é o mesmo princípio que a revisão de diffs no ZUS: a IA propõe, tu decides. E notem que a escolha entre Quillo, Opus Reader e Coffee depende mesmo do caso de uso — ouvir em movimento, anotar no iPhone, ou escrever no Mac. Não há um vencedor universal, e isso é saudável.

Rafael Costa: E se a informação organizada serve para alguma coisa neste contexto, é para vender. Vamos ao bloco das vendas, anúncios e prospecção. E aqui a tese é forte: o ciclo inteiro de prospecção e mídia paga está a ser delegado a agentes. Três produtos, três fases do ciclo.

Sofia Almeida: A primeira fase é encontrar a pessoa certa. É o Alsona, que rastreia mais de trinta e dois sinais de intenção de compra — contratações, rondas de financiamento, participações em podcasts, processos de compras públicas — e pontua essas empresas contra o teu perfil de cliente ideal, o ICP. Depois, agentes enviam outreach personalizado.

Rafael Costa: Trinta e dois tipos de sinais é uma amplitude considerável. E a lógica por trás é boa: em vez de listas frias aleatórias, a prospecção parte de evidência de que a empresa está em movimento — contratou, captou dinheiro, apareceu num podcast sobre o tema. A incógnita aqui é a qualidade do personalizado: "personalizado por agente" pode significar muitas coisas, e não temos exemplos verificados das mensagens.

Sofia Almeida: A segunda fase é a mídia paga. O Maxma é descrito como um colega de IA que corre anúncios pagos de ponta a ponta em mais de dez plataformas — e, atenção, não decide sozinho: propõe mudanças para aprovação no Slack.

Rafael Costa: Esse padrão de proposta-para-aprovação é o mesmo que vimos no Latch, que para e pergunta nas exceções. Parece estar a emergir uma convenção: o agente faz, mas o humano mantém o controlo nos momentos de consequência. O Maxma também cobre criativos, tracking e incrementabilidade — ou seja, tenta medir se os anúncios causam realmente vendas, e não só correlação.

Sofia Almeida: E a terceira fase é a infraestrutura de entrega. O Kata Send fornece infraestrutura de e-mail frio desenhada para agentes de IA: inboxes aquecidos a quatro cêntimos por e-mail, ou usas os teus próprios a partir de vinte e nove dólares por mês. Tem pausa automática em bounces, e dez dólares grátis para começar.

Rafael Costa: O detalhe dos inboxes aquecidos é técnico mas importante: e-mail frio sem aquecimento acaba em spam, e a pausa automática em bounces protege a reputação do domínio. É um sinal de que quem fez o Kata Send conhece os problemas reais da entrega de e-mail frio. A limitação: é infraestrutura, não estratégia — continua a precisar de alguém a definir a quem enviar e o quê.

Sofia Almeida: E o ciclo fecha: o Alsona encontra quem comprar, o Maxma faz os anúncios, o Kata Send entrega as mensagens. Falta só uma coisa — alguém falar com alguém. E é aí que os agentes começaram, literalmente, a telefonar.

Rafael Costa: O primeiro caso é quase filosófico. O ForAgent dá números de telefone privados para agentes de IA ligarem uns aos outros. E o detalhe crucial: cada chamada exige aprovação humana para ser atendida.

Sofia Almeida: Isso é fascinante porque pressupõe um mundo onde os teus agentes precisam de falar com os agentes dos outros — o teu assistente de agendamento ligando ao assistente do fornecedor. Mas a aprovação humana para atender é o freio de segurança: os agentes não conversam entre si sem alguém autorizar. Plano grátis com trinta chamadas por mês, o que sugere que é um produto em exploração, a descobrir se há mesmo procura para isso.

Rafael Costa: O segundo é mais imediato: o ChromePing, que permite fazer chamadas a partir do navegador com tradução bidirecional ao vivo. E nos planos Plus e Pro, a partir de nove dólares e noventa e nove por mês, o agente liga por ti.

Sofia Almeida: Tradução ao vivo numa chamada telefónica muda completamente quem pode falar com quem. Um restaurante em Lisboa a falar com um fornecedor em Tóquio, sem língua comum. E o terceiro produto traz a voz para o teu dia a dia de escrita: o LotusQ é um teclado de voz para iPhone que dita em setenta e oito idiomas em qualquer aplicação do telefone, e traduz enquanto falas. Duas mil palavras grátis por semana, e também disponível para Mac, Windows e Linux.

Rafael Costa: "Em qualquer aplicação" é a parte importante — não é uma app de notas, é um teclado, portanto funciona onde quer que digites. Setenta e oito idiomas com tradução em simultâneo é a mesma promessa do ChromePing, mas integrada na escrita em vez da chamada. E vale mencionar que o Clive, aquele dos alarmes para o Claude que falámos antes, encaixa aqui também — é mais uma peça de agentes a interagir com o sistema do telefone.

Sofia Almeida: Então o retrato é: a voz é a próxima interface dos agentes, com a tradução em tempo real como diferencial competitivo. E se os agentes agora falam e ouvem, o passo seguinte natural é criar — animar, desenhar, formatar, e até documentar o mundo físico.

Rafael Costa: Começando pela criação visual: o Lottie AI transforma um prompt de texto em animações vetoriais Lottie editáveis. E a forma como funciona é interessante: a IA escreve o código da animação, que depois é compilado para Lottie.

Sofia Almeida: Isso importa porque animações Lottie geradas tipicamente por IA eram... como dizer, aproximadas. Aqui, ao escrever o código diretamente, o resultado é vetorial e editável — podes ajustar. Há controlos e refinamento por chat, e exporta em Lottie, que é o formato que praticamente todas as apps e sites usam para animações leves.

Rafael Costa: No lado do vídeo e da edição: o MoreFrame é um gravador e editor de duas janelas — dual screen — para Mac e Windows, e é grátis, com mais de quinhentos gráficos, Smart Zoom, e edição por IA via MCP. E sem marca de água.

Sofia Almeida: Sem marca de água e grátis é uma posição agressiva contra as ferramentas de gravação de ecrã que cobram precisamente por isso. E o MCP na edição significa que podes ligar o editor a um agente externo — coerente com tudo o que vimos hoje.

Rafael Costa: No design de interface e dados, dois produtos complementares. O Tokens, da UI Colors, é um playground visual para design tokens — cor, tipografia, espaçamento, raio, sombras — e exporta como CSS ou como um ficheiro DESIGN.md.

Sofia Almeida: O DESIGN.md é um detalhe esperto: em vez de só código, exporta uma especificação em texto que os agentes de código conseguem ler. Ou seja, a ferramenta de design já está a falar a língua dos agentes de programação. E o FigSchema traz o design de schema de bases de dados para o FigJam: relações ancoradas nas colunas — o que é mais fiel à realidade de um schema do que caixas ligadas por setas — e exportação em SQL e DBML. Canvas grátis, versão Pro por vinte e nove dólares, pagamento único.

Rafael Costa: E o último deste bloco sai do ecrã e vai para o mundo físico: o Obsiva. Transformas fotos do local e notas de voz em relatórios de inspeção em PDF escritos por IA. Funciona offline, é bilíngue — inglês e espanhol — e é grátis no Android.

Sofia Almeida: Offline é a decisão certa aqui: inspeções de obras e terrenos raramente acontecem com bom sinal. E a estrutura "foto mais nota de voz vira relatório formal" elimina provavelmente horas de escrita burocrática no fim do dia. É a IA a assumir tarefas criativas e burocráticas ao mesmo tempo.

Rafael Costa: Que nos leva ao último bloco: aplicações de Mac, chat open-source e espaços de comunidade. E há um tema comum: software local e espaços próprios. O AppTraction é um app nativo de Mac para análises do App Store Connect, onde a IA revisa a listagem e escreve relatórios — e os dados ficam no teu Mac.

Sofia Almeida: "Dados locais" aparece aí como argumento de venda deliberado. Vendas de apps são dados comerciais sensíveis, e manter no dispositivo em vez de subir para um servidor de terceiros é um diferencial real para alguns compradores. Custa com cinquenta por cento de desconto usando o código HUNT50 no lançamento. E o Coffee, aquele editor de Markdown que já mencionámos, partilha essa filosofia — ficheiros simples no disco, nada preso num formato próprio.

Rafael Costa: Depois, o Ember: um chat open-source no estilo Slack ou Campfire, com deploy num clique no nível grátis da Cloudflare, payloads compatíveis com Slack, e um assistente de IA embutido.

Sofia Almeida: A compatibilidade com payloads do Slack é prática — webhooks e integrações existentes podem ser reutilizadas. E ser open-source com deploy no tier gratuito da Cloudflare significa que uma equipa pequena pode ter o seu próprio chat praticamente de borla. O que nos traz ao CollaboTokyo, que é o mais experimental do dia: uma Tóquio virtual com nove distritos e oitenta e um locais, onde criadores, builders e marcas fazem networking e colaboram. Grátis para explorar.

Rafael Costa: Um mundo virtual para networking profissional em 2025 — é uma aposta em que a presença e o ambiente fazem diferença na forma como as pessoas se conhecem. Não temos evidência de tração ou de uso real, portanto tratamos como aposta, não como resultado. Mas é sintomático: em vez de mais um Discord ou LinkedIn, alguém construiu um espaço próprio.

Sofia Almeida: E isso deixa-nos com uma incógnita para fechar. Vimos hoje uma linha clara em dois produtos — AppTraction e Coffee — de dados locais como argumento. Até que ponto o "fica no meu dispositivo" vai pesar na escolha dos utilizadores, à medida que os agentes precisam cada vez mais de aceder a mais contexto? O AppuBot a operar as tuas apps, o Almanzor a servir os teus docs aos agentes do Cursor... cada vez mais dados a circular.

Rafael Costa: É exatamente essa tensão que vamos acompanhar nos próximos episódios. Por hoje, fica o resumo da história: os agentes já escrevem, revisam e testam código; já agem dentro dos produtos e dos fluxos de trabalho; já organizam e leem informação por nós; já prospectam, fazem anúncios e enviam e-mails; já falam ao telefone com tradução ao vivo; já criam animações e relatórios de campo; e já vivem em apps locais e em mundos virtuais próprios.

Sofia Almeida: E em cada um desses passos, o melhor sinal de maturidade foi o mesmo: controlo humano onde importa — aprovar o atendimento de chamadas, revisar diffs, autorizar mudanças de anúncios, admitir "não sei". Obrigada por nos ouvires, sou a Sofia Almeida.

Rafael Costa: E eu sou o Rafael Costa. Até ao próximo briefing.