Fernando Leão

Architect & AI Director @ F.A.L A.I
LLMs, MLOps e agentes em ambientes críticos
Auditável por design • Multi-região • LGPD
👇 Consultoria estratégica 🇧🇷🇺🇸

[Fernando Leão @AIRevolFernando]

O agente não falha só quando responde errado.

Ele também falha quando classifica mal o próximo passo.

Risco real protege.
Bloqueio mal classificado atrasa, devolve trabalho para o humano e mata eficiência.

IA aplicada precisa saber agir, pedir aprovação, trocar ferramenta ou parar de verdade.

[Elon Musk @elonmusk]

Humans using Mythos as seen by Mythos

[Fernando Leão @AIRevolFernando]

O menor agente útil não começa inteligente.

Começa autorizado.

Antes de perguntar se ele responde bem, defina:

- que ferramenta pode chamar;
- que dado pode ver;
- que ação exige humano;
- quem responde pelo resultado;
- onde fica a trilha.

Autonomia sem gate é risco com interface bonita.

[Fernando Leão @AIRevolFernando]

IA que só aumenta atividade não cria margem.

Se o trabalho continua igual, a IA só acelera custo, aprovação, retrabalho e ruído.

Um piloto sério começa com diagnóstico:
operação atual, dado disponível, dono, risco e critério de continuidade.

[Fernando Leão @AIRevolFernando]

IA saiu da fase da demo e entrou na fase do P&L.

Agora não basta dizer que existe um agente.

Precisa provar qual métrica mudou, em qual fluxo ele entrou, qual risco ficou controlado e qual contexto impediu a automação de virar ruído.

Sem isso, é custo novo com aparência de inovação.

[Fernando Leão @AIRevolFernando]

Microsoft e Google estão colocando governança de agentes no centro da TI.

Isso é bom.

Mas o console do fornecedor não pode virar automaticamente a arquitetura da empresa.

Antes da camada de controle, decida o que precisa continuar portátil: dados, política, métricas, integrações e custo de troca.

[Fernando Leão @AIRevolFernando]

A pergunta sobre agentes mudou.

Não é mais só:

“ele responde bem?”

Agora é:

“ele pode agir dentro da minha operação sem criar um risco que ninguém enxerga?”

Em 1º de maio, a Microsoft colocou o Agent 365 em disponibilidade geral. O ponto importante não é o produto em si. É o que ele torna impossível ignorar.

Quando uma empresa precisa registrar agentes, saber quem é o dono, quais permissões eles têm, quais dados e ferramentas acessam, quando precisam de aprovação e quando devem ser bloqueados, a conversa saiu do campo da demo.

Prompt bom não resolve agente sem dono.

Automação rápida não resolve agente com acesso demais.

Interface bonita não resolve execução sem trilha.

O mercado está chegando no ponto em que agente de IA começa a ser tratado como identidade, ativo e responsabilidade operacional.

E isso muda a barra para qualquer implementação séria.

Antes de colocar um agente em produção, a empresa precisa responder:

- quem autorizou;
- o que ele pode acessar;
- o que ele pode fazer;
- quando ele deve parar;
- quem responde se der errado;
- como provar o que aconteceu depois.

A empresa que só mede velocidade vai criar risco mais rápido.

A empresa que mede controle, reversibilidade e evidência consegue escalar sem depender de fé.

Esse é o tipo de IA aplicada que importa agora:

menos teatro de agente,
mais operação que aguenta produção.

[Fernando Leão @AIRevolFernando]

@GetStrideOS @theisaacmed Me too live in São Paulo, let`s connect

[Fernando Leão @AIRevolFernando]

Muitos dos problemas que vinha tendo ao usar o GPT no openclaw

[pash @pashmerepat]

I've embarked on a new sprint. My mission is to make OpenAI models feel magical in OpenClaw in the next few weeks.

Diving in today, I noticed a bug. When you configured OpenClaw to use the Codex harness with OpenAI models, auth was broken, and the system was silently falling back to the Pi harness. So nobody knew it was broken.

Two PRs later (fix the auth bridge, stop the silent fallback), the Codex harness actually works. And the difference is night and day (pic related).

Before: the agent didn't feel magical or proactive. It did the exact same shallow loop every heartbeat. Read the heartbeat file, check Discord, see nothing, say HEARTBEAT_OK. It ignored the rest of its instructions. Sometimes it would even reason about doing work and then just... not issue the tool calls.

After: full agent loops. It reads its workspace context, interprets the entire checklist, inspects the repo, makes real edits, tries to verify them, and gives honest status reports when things are blocked. Later heartbeats show continuity, it doesn't repeat work, it picks up where it left off.

I didn't change any prompting or scaffolding. Just swapped in the codex harness for pi.

Lesson here is use the codex harness if you're building with OAI models. A lot more to do but this is a strong start.

[Fernando Leão @AIRevolFernando]

Saturação de mercado? Não para quem automatiza a própria fábrica.

Rodando o deploy de 3 produtos simultaneamente: um ERP para Nuvemshop, uma plataforma de orquestração de IA e um motor de prospecção B2B.

O segredo? Menos VS Code manual, mais planejamento de arquitetura e times de agentes executando o PRD.

Construindo o amanhã, hoje.🛠️🤖

#IndieHackers #AgenciaIA #BuildInPublic

[Fernando Leão @AIRevolFernando]

O handoff entre design e dev está ficando obsoleto.

Com Figma + MCP + agentes, a pergunta já não é “como passar a tela para o time?”, e sim “o design system está limpo o suficiente para o agente executar sem retrabalho?”.

Isso muda o jogo de produto:
menos ida e volta,
menos interpretação manual,
mais velocidade onde existe padrão.

Mas tem uma condição: se o sistema de design é bagunçado, o agente só acelera o caos.

[Fernando Leão @AIRevolFernando]

https://t.co/3P4huXogWQ

[Fernando Leão @AIRevolFernando]

A nova febre dos agentes não é o modelo. É a memória. E o hype já começou. https://t.co/kzJFou9Kff

[Fernando Leão @AIRevolFernando]

IA não é mais “demo bonita”.
Virou alavanca de receita, custo e velocidade.

O jogo agora é simples:

• vendas com mais contexto
• operação com menos atrito
• produto com mais entrega
• time com menos trabalho repetitivo

Quem tratar IA como P&L, ganha vantagem.
Quem tratar como hype, fica para trás.

[Fernando Leão @AIRevolFernando]

A empresa operada por agentes deixou de ser pitch. Virou produto, controle e orçamento.

Agent 365 e Frontier Suite deixam claro o movimento: IA no trabalho agora é infraestrutura de negócio, não só automação.

Quem liderar isso cedo vai ganhar velocidade. Quem ignorar, vai correr atrás da governança depois.

[Fernando Leão @AIRevolFernando]

https://t.co/oW3S1ofvyl

[Fernando Leão @AIRevolFernando]

2026 começa a matar o agent-washing.

O problema dos agentes nunca foi só capacidade.
Foi governança.
Agente sem KPI
sem owner
sem guardrail
sem supervisão
não é operação.
É só demo bonita.

Autonomia só vira vantagem quando existe controle.