A IA é o Computer

A IA é o Computer

Recentemente, lançámos o Perplexity Computer. Esta publicação explica o nosso raciocínio por trás disso.

A cada poucas semanas, é lançado um novo produto de IA que provoca pânico no mercado. É uma nova iniciativa, ou um agente, ou qualquer outra coisa. Seja o que for, posso dizer-lhe uma coisa que ele não consegue fazer.

Mesmo com o melhor modelo de IA do mundo, ele não consegue fazer o seu melhor trabalho por si.

Como é que eu sei? Porque o estado dos modelos de ponta tornou-se tão avançado que, para obter o melhor talento de qualquer um deles, é preciso que diferentes modelos trabalhem em conjunto. A maior fraqueza do Claude é que ele apenas colabora com o Claude.

Nenhuma família de modelos consegue operar ao seu nível mais elevado sem o talento de outras. À medida que os modelos se tornam mais poderosos, vamo-los a ver especializar-se. O estado futuro da IA é que o seu melhor trabalho será feito quando houver diferentes modelos a trabalhar em conjunto.

Na IA chamamos a isto "orquestração" ou, por vezes, "o arnês". Quer queira chamar-lhe assim ou não, o desempenho superior da orquestração multi-modelo está muito à frente de qualquer coisa que qualquer família individual de modelos consiga fazer.

A próxima fase da IA tem de ser massivamente multi-modelo. Esse é o Perplexity Computer. Dezanove modelos estão disponíveis no backend, e os resultados impressionaram-me mais do que qualquer outra coisa na IA há já algum tempo.

Eis como tudo começou.

Como o Computer foi construído

No início, chamámos ao nosso experimento ASI. Não significava realmente nada, mas às vezes chamávamo-lhe "Superinteligência Artificial". (Poderia ter significado "Outra Integração do Slack", porque era aí que ele vivia no início.)

Pensávamos nele como um trabalhador digital. Envia uma mensagem ao trabalhador no Slack com uma tarefa, e ele põe-se a trabalhar. Ele delega, criando subagentes para diferentes tarefas, criando ficheiros para se ajudar a si próprio com o próximo passo, encontrando informações vitais e verificando ocasionalmente, apenas conforme necessário. Poderia ir dormir e acordar com semanas de trabalho concluídas. Ou, poderia pedir-lhe para trabalhar durante semanas, e ele continuaria de forma fiável e repetida.

Durante este tempo, o mundo descobriu o Clawdbot, agora OpenClaw. Era interessante, se gostar de malware a ler os seus textos. Podíamos ver que o ASI era mais seguro e muito mais capaz: tinha um sistema de ficheiros, ligava-se a centenas de ferramentas, conseguia ler e escrever em ficheiros, escrever código, utilizar ferramentas CLI, navegar na Internet e era capaz de orquestrar cada tarefa para os subagentes certos que utilizam o melhor modelo adequado para essa tarefa. Tudo dentro de um ambiente de teste (sandbox) seguro na nuvem.

De facto, o ASI não era realmente um trabalhador digital remoto. Com acesso a um sistema de ficheiros, a uma shell para executar código de forma segura e a um browser para aceder a aplicações web e conectores, o ASI era essencialmente um computador. O seu computador. O computador.

Por isso, chamámos-lhe oficialmente Perplexity Computer.

Porque é que a web importa

Em 2011, a Google teve a ideia de que se podia lançar um computador apenas com a internet, ficheiros e um terminal bash. Chamava-se Chromebook. A Google tinha razão ao compreender que a parte mais importante do computador é o facto de ter acesso à web.

A web é onde trabalhamos e comunicamos. É também o nosso dispositivo de armazenamento, literal e figurativamente. Contém vastas quantidades de dados, informação e conhecimento. Parte partilhado, parte pessoal.

Se pensar na web como um sistema de armazenamento de conhecimento, ela sempre foi muito boa na função de ESCRITA. O primeiro blogue foi publicado no início dos anos 90, e a publicação e o armazenamento de conhecimento na web têm explodido desde então.

O que a Google subestimou com o Chromebook é que o maior problema da web como sistema de armazenamento é, na realidade, a função de LEITURA. Para ler conhecimento da web, temo-nos apoiado numa pesquisa algorítmica que está mais ou menos inalterada há 28 anos.

Os motores de busca, como forma de aceder ao conhecimento, nunca foram capazes de realizar pesquisas aprofundadas, sintetizar ou resumir. Os motores de busca também não conseguem comportar-se como um agente, para aceder a qualquer conhecimento na web que exija uma ação para ser acedido.

Depois veio a IA. A Perplexity construiu o primeiro motor de respostas, e os restantes seguiram-se. Mantivemo-nos focados numa IA precisa, com um foco intenso na Pesquisa aprofundada. Isto acontece porque, quando a IA consegue encontrar, analisar, raciocinar e apresentar com precisão todo o conhecimento na web aberta, o problema da LEITURA fica finalmente resolvido.

Se a internet é o disco de armazenamento do conhecimento da Terra, a Perplexity resolveu a função de leitura.

Assim que a web for um sistema de armazenamento de leitura/escrita totalmente funcional, com agentes capazes de navegar e realizar tarefas, a única coisa que falta ao computador é tudo o que é pessoal.

A memória persistente torna um computador pessoal. Tem ficheiros e ferramentas, e são os seus ficheiros e ferramentas, privados e adaptados às suas preferências. O computador deve ser capaz de trabalhar com eles por si, pessoalmente.

Os computadores também criam. Produzem artefactos reais como código, documentos e ficheiros. Armazenam os ficheiros, recuperam os ficheiros, escrevem novos ficheiros, acedem aos ficheiros. A IA consegue fazer todas estas coisas. Finalmente, quando a IA está a fazer todo este trabalho, precisa de diferentes modelos de ponta à mão para diferentes trabalhos no computador.

Qualquer computador que seja útil requer demasiadas Skills diferentes para que um único modelo se saia bem em todas elas. A orquestração é essencial para o computador.

É possível que isto signifique que o código rígido do sistema operativo se torne menos uma barreira protetora para os fabricantes de dispositivos à medida que a IA avança. Não sei. O que sabemos é que o computador é o sistema de orquestração.

Porque é que a orquestração importa

Steve Jobs disse: "Os músicos tocados os seus instrumentos. Eu toco a orquestra." A IA é semelhante. Um Stradivarius tem certas características e ficamos maravilhados com o seu som e artesanato. Mas ainda assim não consegue abaná-lo como um bombo, e o tambor não o consegue comover como a Sinfonia de Mahler.

Os criadores de modelos são os Antonio Stradivari do nosso tempo. Não digo isto de forma desrespeitosa. Estou maravilhado com cada nova capacidade dos modelos e sou um adepto fervoroso do trabalho nos laboratórios de ponta. Eles impulsionam o nosso futuro.

Mas agora vemos que os modelos se estão a especializar, e não a banalizar. Quando constrói agentes com eles, estes têm diferentes talentos, como qualquer trabalhador. Um é melhor no raciocínio. Outro no código. Outro na escrita criativa. O que importa é a forma como os orquestra.

A orquestração entre modelos e famílias é a única forma de construir um sistema versátil o suficiente para lidar com trabalho real. Quando precisa de pesquisa aprofundada para fundamentar uma decisão, quer um modelo otimizado para a precisão e recuperação. Quando precisa de escrever código, quer um modelo treinado em milhares de milhões de linhas de bases de código de produção.

Quer esteja a gerir uma equipa de pessoas ou uma sinfonia de músicos, o trabalho de alta qualidade tem sido sempre assim. Os agentes de IA não são diferentes.

Para os fluxos de trabalho, o elemento diferenciador é o arnês. Um planeador divide objetivos complexos em subtarefas. Um orquestrador atribui essas tarefas aos agentes certos, impõe regras e gere a execução. Subagentes especializados realizam ações focadas. A memória partilhada armazena contexto e aprendizagens para garantir a continuidade. Por outras palavras, a inteligência é o computador.

A próxima evolução do computador

Há 400 anos, um "computador" era o aprendiz de um astrónomo. (As pessoas que davam nomes aos cometas.)

Depois, o computador foi mecânico, depois eletromecânico, depois digital. Por volta de 1974, surgiu o GUI (interface gráfica do utilizador). Com o GUI, podíamos trabalhar com o computador de novas formas. Podíamos delegar nele e ver o seu trabalho. Mais tarde, o ecrã dobrou-se sobre o teclado para ser um computador pessoal e portátil.

É um meme dizer que a próxima evolução do computador foi quando Steve Jobs colocou o computador pessoal no bolso de todos. Hoje parece mais correto dizer que ele colocou um ecrã na cara de todos. Todos estão a navegar. Ao longo dos últimos 49 anos, o GUI evoluiu de a forma como controlamos o computador para a forma como o computador nos controla.

A exaustão com este modelo está a crescer. A corrida desenfreada aos Mac Minis durante a febre do OpenClaw foi um exemplo perfeito. Os GUIs são necessários, mas nem sempre são necessários.

Os modelos de IA tornaram-se finalmente suficientemente avançados para devolver o computador ao seu verdadeiro significado: trabalhar de forma autónoma, precisa e assíncrona, para nos libertar de o ver a trabalhar.

O rato, o GUI e o teclado são tecnologias importantes, mas são interfaces. E a menos que queira um cavalo totalmente autónomo, tem de admitir que a interface nunca importou tanto como o computador.

O futuro é o Computer

Os modelos de IA estão a tornar-se tão capazes que os produtos criados à sua volta têm sido um obstáculo para mostrar o seu verdadeiro potencial. A interface de chat é boa para respostas, e os agentes são bons para tarefas individuais. Enquanto isso, a interface para fluxos de trabalho inteiros tem sido sempre o computador.

A IA é agora firmemente multi-modal. Compreende e gera muitas formas de dados num único sistema coerente. Jensen e outros já disseram que o futuro da IA também deve ser multi-modelo. Têm razão; os modelos especializados devem colaborar como uma equipa. Pode ser mais correto dizer que o futuro da IA é massivamente multi-modelo.

À medida que a IA substitui mais funções do próprio computador, a atividade central do computador será a orquestração massivamente multi-modelo.

E estamos apenas no início. Em 2025, um novo modelo de ponta entrou no mercado, em média, a cada 17 dias. Com cada novo avanço de capacidade na IA, outro músico sobe ao palco para tomar o seu posto na sinfonia. O maestro bate com a batuta. O computador põe-se a trabalhar.

Experimente o Computer hoje.