Bruno Cháves | www.arantir.co

Ajudo empresas e pessoas a aplicar IA de verdade. Agentes de IA. Programando desde 1997 (do MSX a IA), criando sistemas desde 1998. Vivi telex, Fax… @Arantir.

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Se você monta agente de IA no Brasil, tem um nicho quase sem concorrência pedindo pra ser cobrado.

Não é chatbot. É dor de contador com Reforma Tributária — e ticket mensal de verdade.

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Segue a dica: O PDCA morreu nos agentes de IA. 🚨

Quem ainda vende consultoria com ele está cobrando por um ciclo que a máquina já roda sozinha.

Você que está pensando em ganhar dinheiro com consultorias e implantação de IA entenda 👀:

PDCA (Plan, Do, Check, Act) clássico é humano e deliberado.

Nos agentes de 2026 o ciclo virou GDCA✅:

💡GDCA:

Goal → define a condição de parada (ex: testes passando + PR mergeado)
Do → agente age (tools, código, busca)
Check → verifica o resultado (testes, eval, juiz)
Act → ajusta memória/skills e gera o próximo prompt automaticamente
O loop não espera você escrever o próximo prompt. Ele usa o output da ação anterior + memória persistente para decidir o próximo passo.
Quando isso roda em background (cron/dreaming), o agente melhora sozinho entre sessões.
Não é mais prompt engineering. É loop engineering.
Como isso funciona no Hermes Agent
Hermes @NousResearch implementa exatamente esse GDCA de forma nativa e persistente:
• Goal: você define o objetivo (ou o agente recebe via mensagem/cron). A condição de parada fica no loop interno + budget de iterações.
• Do: o agente chama ferramentas, executa código, pesquisa, etc. (60+ tools nativas).
• Check: valida o resultado dentro do próprio loop. Se não estiver bom, continua.
• Act (curto prazo): usa o resultado da ferramenta como contexto da próxima decisão.
• Act (longo prazo / dreaming): depois da tarefa, o agente cria ou atualiza Skills (arquivos SKILL.md) e grava em memória persistente (MEMORY.md + busca em sessões anteriores). Na próxima vez que aparecer tarefa parecida, ele carrega o skill já refinado.
Ele ainda tem cron nativo (Routines). Você agenda um job e o Hermes dispara o loop sozinho, sem você estar na frente. Como é model-agnostic e roda como daemon, o mesmo agente pode usar Claude (ou outro modelo) e ficar melhorando a memória e os skills ao longo do tempo — o equivalente prático do “dreaming” da Anthropic @AnthropicAI , mas open-source e sempre ligado.

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A diferença está numa escolha simples, e chata:

Toda decisão da IA tem que deixar rastro. Tem que ser explicável. E tem que ter um humano com nome assinando o que mexe com dinheiro e com gente.

Quem abrir mão disso está escolhendo o pasto.

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A vaca enxerga o fazendeiro. Mas nunca vai enxergar o dinheiro que decide se ela vive ou vai pro abate.

A pergunta que me tirou o sono: e se, daqui a 20 anos, a vaca for você?

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Na indústria, já vejo a versão pequena disso.

ERP customizado por 20 anos que ninguém explica. Regra fiscal escondida num código que ninguém lê. Decisão que "o sistema tomou".

A IA pode piorar isso muito. Ou pode ser a primeira ferramenta capaz de resolver.

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@elonmusk @bot Testado e aprovado.

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Vale a atenção de todos!

cursos para se especializar em algum conteúdo são válidos. Promessas de resultados financeiros garantidos não são.

[Jun Song @jun_song]

So many people are selling courses on how to make money with AI right now.

Just remember one thing.

People who actually know how to make money will never share their secrets with you.

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@Techmeme @CristinaCriddle An agent negotiating for you also knows your floor price. Where that information lives, and whether the other side's agent can coax it out, is a confidentiality question lawyers should ask before any pilot.

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@ABAJournal From the tech side, most fake citations are a design problem before they're an ethics one. If the tool can only cite what it actually retrieved, linked to the full text, checking takes a minute. If it writes citations from memory, no new rule will fix that.

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@Estadao @opiniao_estadao Enquanto o marco legal não anda na Câmara, empresa que usa IA em crédito, RH ou contratos já pode se organizar: saber quais sistemas estão em uso, quem responde por cada um e o que fica registrado das decisões. Quando a lei vier, esse inventário já estará pronto.

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@folha Para escritório e jurídico interno, o recado é: conversa com IA é documento. Pode ser apreendida, vazar ou parar num processo. Melhor decidir antes que ferramenta pode receber caso de cliente, por quanto tempo o histórico fica guardado e quem consegue apagar.

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@FT Every lawyer knows a client's instructions have limits: a floor price, deal-breakers, what needs sign-off. If an agent negotiates, those limits should be written down before it starts, not inferred from a chat. The mandate is the real contract, with your own agent.

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@SimRacingEspor Ai sim. Isso é jogo. Esse motor V10 é música.

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@DealsDhamaka Small enough to run on a CPU next to the machine is what matters for a plant. The catch is the history: in many plants the maintenance order never says what actually failed. The model reads vibration fine. Fix that record first.

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@theinformation The box is the easy part. The real cost is who patches it, watches the logs and answers when it overheats at 2am. In a plant, running models on site makes sense when someone owns that server the way someone owns the compressor.

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@folha O banco bloqueia porque, se der problema, não consegue separar o que o cliente fez do que o agente fez. Em ERP de indústria é igual: agente que altera pedido sem registrar quem mandou, o que mudou e quando, nenhum controller aceita.

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@FT Procurement already solved half of this: every buyer has a signing limit. Give the agent the same table. Up to a set amount it closes, above that it hands the deal to whoever holds the authority, and every offer stays in the log.

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@valoreconomico Na fábrica o superusuário é quase sempre o programador de manutenção ou o comprador que conhece cada atalho do ERP antigo. Se o que ele descobre com IA não vira procedimento escrito, ele sai de férias e o ganho vai junto.