Quando começamos a Airtable há 12 anos, quase todo investidor com quem conversamos nos disse a mesma coisa: você não pode construir tudo para todos. Muitos casos de uso, muita área de superfície. Provamos que eles estavam errados. Construímos uma plataforma horizontal que gerencia processos de negócios em varejo, consumo, serviços financeiros, mídia e muito mais.
Agora estamos aplicando a mesma filosofia a agentes.
O próximo formato de produto para agentes
Considere os formatos de produto dominantes dos últimos anos. Começamos com completions e chat, depois evoluímos para agentes. No início, era necessário dar comandos aos agentes. Agora, os agentes acordam por conta própria para concluir trabalhos de forma proativa.
Avançando para uma Frota de agentes.
O que vem a seguir? Acreditamos que o próximo formato de produto é a orquestração de uma frota: coordenar trabalhos complexos entre muitos agentes atuando como parte de uma organização. Coordenação agente a agente, visando trabalhos mais longos e difíceis.
Os modelos agora são bons o suficiente em horizontes longos e abertos para que você possa começar a aplicar princípios organizacionais reais: dividir um grande trabalho em tarefas de diferentes escopos, atribuir cada uma a um agente diferente e deixá-los passar o trabalho de um para o outro.
Exemplo real: Empresa de paisagismo
Algumas das frotas mais criativas que vemos no Hyperagent vêm de negócios tradicionalmente offline. Aqui está um baseado em um cliente real do setor de paisagismo.
Primeiro, um cliente envia uma consulta com fotos de um quintal bagunçado, algumas informações básicas, um pedido de orçamento e uma proposta.
Lead de entrada processado por agentes.
A frota acorda sozinha
A consulta chega ao Sage, o orquestrador. O Sage lê a ficha e faz a primeira triagem que um bom gerente de escritório faria: qual é o escopo, isso é um projeto real, é um lead de qualidade que vale a pena perseguir?
O Sage decide que vale a pena assumir. Ele passa o trabalho para o Surveyor, um agente especializado criado para design e orçamento, e o informa sobre o que o cliente pediu.
Uma estrutura organizacional simples de agentes.
Você não está construindo um agente que faz tudo. Você está construindo uma organização onde um coordenador direciona o trabalho para o especialista mais adequado, da mesma forma que você atribuiria uma tarefa à pessoa certa na sua equipe.
O Surveyor começa a trabalhar. Cada thread no Hyperagent roda em uma VM sandbox totalmente funcional, então o agente pode escrever código, manipular arquivos e utilizar ferramentas reais. Ele usa algo como ffmpeg para extrair frames individuais do vídeo do cliente, estuda o espaço e monta uma proposta de alto valor: imagens simuladas do quintal redesenhado, uma apresentação real, um orçamento real.
Agente de orçamento e design executando sua própria sandbox
Uma proposta como essa costumava ser algo que apenas um designer ou paisagista de alto nível poderia produzir, e apenas para um cliente multimilionário. Agora, uma pequena empresa pode enviar a mesma qualidade de apresentação para um trabalho de quintal de R$ 50.000.
A frota solicita ação humana
Assim que o Surveyor tem uma apresentação e um orçamento prontos, o trabalho volta para um humano para revisão. Sarah Guo escreveu sobre isso recentemente, e achamos que ela está certa: o verdadeiro gargalo para implantar agentes úteis não é mais a capacidade do modelo, é a camada humana que detém as políticas e controla decisões de alto risco. Enviar um orçamento vinculativo para um cliente é um exemplo perfeito.
O agente compartilha a transformação paisagística proposta com o proprietário da empresa para revisão.
Então, o trabalho do Surveyor volta pelo Sage, e o Sage envia uma mensagem diretamente ao proprietário da empresa, como um bom funcionário reporta. "Aqui está o lead, aqui está a pesquisa, aqui está uma apresentação completa e proposta, aqui está um orçamento que montei com tudo que encontrei. Aprove e eu envio."
A proposta é renderizada como uma página web interativa com uma transformação antes/depois, algo que estaria completamente fora de alcance há um ano para um paisagista orçando um trabalho de R$ 50.000.
A frota aprende sobre sua organização
Agentes úteis precisam aprender em tempo real, não no cronograma do seu próximo ciclo de fine-tuning. O feedback é cristalizado em memórias e habilidades, acumulando-se continuamente.
Na prática, isso parece uma troca comum com um colega de equipe, no Slack ou por e-mail. A frota acumula mais contexto interno e expertise a cada execução.
Agentes aprendendo com feedbacks recebidos via Slack.
A frota coordena sem você
Depois que você tem vários agentes capazes que também podem conversar entre si, grande parte da coordenação deixa de passar por você. Coloque-os em um canal compartilhado, um grupo no Slack, e eles trocam trabalhos diretamente. O Sage sinaliza algo para o Dispatcher, eles resolvem entre si e seguem em frente. Você pode observar tudo acontecendo e pode intervir no momento que quiser, mas na maioria das vezes não precisa. O trabalho é concluído sem esperar você transmitir uma mensagem de um agente para o outro.
Você passa de ser o fio que conecta todos os agentes para ser a pessoa que lê a thread quando algo realmente precisa de uma decisão.
Supervisionando sua frota
Quando os agentes são individualmente capazes e coordenam entre si, o trabalho do humano muda quase que inteiramente para desbloqueá-los. A programação passou por esse arco, e estamos prestes a ver isso acontecer para todo o trabalho do conhecimento.
Primeiro, programação solo: single-thread, um arquivo, um problema, uma pessoa. Depois, o autocomplete inicial do GitHub Copilot, que era realmente o formato de completions aplicado ao código. Depois, a experiência original de chat do Cursor, onde você podia conversar com um agente e ele fazia edições mais complexas. Agora, os melhores desenvolvedores agentivos que conheço passam a maior parte do tempo supervisionando uma frota, e ir dormir sem soltar os agentes em algo durante a noite parece deixar toda a sua equipe ociosa.
Agentes movem seu próprio trabalho em um kanban.
Isso muda a interface que você precisa. Você precisa de um plano de controle: um lugar para ver, de relance, no que cada agente está trabalhando, no que está bloqueado e quem está passando o bastão para quem. O trabalho se torna dar um zoom out para ver o sistema inteiro de uma vez, uma espécie de visão SimCity de tudo que está rodando, em vez de dar zoom em qualquer tarefa individual.
Seu novo trabalho
Agentes estão entrando no seu organograma. A habilidade mais importante para aprender agora é como supervisionar e liderar uma frota de agentes. Projete a estrutura organizacional dos agentes, cultive a camada de contexto, torne cada interação legível para eles e defina quando você realmente precisa estar no loop.
