Quando fundamos a Airtable há 12 anos, quase todos os investidores com quem conversamos nos disseram a mesma coisa: você não pode construir tudo para todos. Muitos casos de uso, muita área de atuação. 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 aos 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, os agentes precisavam ser acionados por prompts. Agora, os agentes acordam por conta própria para concluir o trabalho proativamente.
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-para-agente, visando tarefas mais longas 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, dar 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 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 se autoinicia
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 construído para design e orçamento, e o instrui sobre o que o cliente pediu.
Uma estrutura organizacional de agentes simples.
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 delegaria uma tarefa para a pessoa certa na sua equipe.
O Surveyor começa a trabalhar. Cada thread no Hyperagent roda em uma VM sandbox com recursos completos, então o agente pode escrever código, manipular arquivos e usar ferramentas reais. Ele usa algo como ffmpeg para extrair frames individuais do vídeo do cliente, estuda o espaço e monta uma proposta de alto nível: imagens simuladas do quintal reformulado, 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 aciona humanos
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 as decisões de alto risco. Enviar um orçamento vinculativo para um cliente é um exemplo perfeito.
Agente compartilha a transformação paisagística proposta com o proprietário da empresa para revisão.
Então, o trabalho do Surveyor é roteado de volta para o Sage, e o Sage envia uma mensagem diretamente ao proprietário da empresa, da mesma forma que um bom funcionário reporta a um superior. "Aqui está o lead, aqui está a avaliação, aqui está uma apresentação completa e uma proposta, aqui está um orçamento que montei com base em tudo que encontrei. Aprove e eu enviarei."
A proposta é renderizada como uma página web interativa com uma transformação de antes/depois, algo que teria sido completamente inacessível 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 ajuste fino. O feedback é cristalizado em memórias e habilidades, acumulando-se continuamente.
Na prática, isso parece uma conversa normal 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 feedback entregue via Slack.
A frota coordena sem você
Depois que você tem vários agentes capazes que também podem conversar entre si, grande parte da coordenação para de passar por você. Coloque-os em um canal compartilhado, um chat em grupo no Slack, e eles passam o trabalho diretamente uns para os outros. O Sage sinaliza algo para o Dispatcher, eles resolvem entre si e continuam. Você pode ver tudo acontecendo e pode intervir no momento que quiser, mas na maioria das vezes não precisa. O trabalho é concluído sem esperar que você transmita uma mensagem de um agente para o próximo.
Você passa de ser o fio que conecta cada agente 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 inteiramente para desbloqueá-los. A programação percorreu 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 preenchimento automático 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, em que cada agente está trabalhando, em que está bloqueado e quem está passando o trabalho para quem. O trabalho se torna ampliar a visão para ver todo o sistema de uma vez, uma espécie de visão SimCity de tudo que está rodando, em vez de focar em qualquer tarefa individual.
Seu novo trabalho
Agentes estão entrando no organograma da sua empresa. 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 circuito.
