Iniko, Jericho e agentes que aprendem a derrubar muros

Há uma música de Iniko que não consigo tirar da cabeça desde que a ouvi pela primeira vez.

"Jericho" não é uma música sobre vitória fácil. É sobre a decisão de avançar mesmo quando o muro parece intransponível. A ideia de que o som, a presença, a persistência, podem fazer cair o que a força directa não consegue.

Tenho pensado muito nisto em paralelo com o que está a acontecer com os agentes de IA.

O que é um muro, exactamente

Quando penso em problemas "intratáveis". os que resistiram durante anos a qualquer tentativa de solução. noto que raramente são problemas de capacidade técnica. São problemas de linguagem, de contexto, de persistência.

Um médico de clínica geral que quer perceber os processos burocráticos do SNS. Uma associação que quer criar uma base de dados de voluntários mas não sabe por onde começar. Uma empresa pequena que tem dados valiosos sobre os seus clientes mas não consegue extrair padrões úteis deles.

Estes não são problemas que requerem supercomputadores. Requerem alguém que perceba a linguagem do problema, tenha paciência para o contexto, e saiba fazer as perguntas certas em sequência.

Até há pouco tempo, esse "alguém" tinha de ser uma pessoa. E pessoas custam tempo e dinheiro que nem toda a gente tem.

O que os agentes modernos fazem diferente

Os primeiros chatbots respondiam a perguntas isoladas. Sem memória, sem continuidade, sem capacidade de ajustar o comportamento com base no que aprendiam.

Os agentes actuais. sistemas construídos sobre modelos como o Claude, com ferramentas, memória e capacidade de tomar acções. funcionam de forma fundamentalmente diferente.

Um agente que derruba um muro específico

Tenho um cliente. uma associação de apoio a pessoas em situação de sem-abrigo. que precisava de gerir a comunicação com doadores e parceiros. A equipa era pequena, toda a gente fazia tudo, e as mensagens caíam frequentemente nas frestas.

Construí um agente simples. Aqui está a estrutura básica:

# Pseudocódigo simplificado do agente de comunicação

async def process_incoming_message(message, context):
    # 1. Classificar a mensagem
    category = await claude.classify(
        message=message,
        categories=["doador", "parceiro", "voluntário", "urgência", "outro"],
        context=context.organization_profile
    )
    
    # 2. Recuperar histórico relevante
    history = await memory.get_relevant(
        entity=message.sender,
        category=category,
        limit=5
    )
    
    # 3. Gerar resposta draft
    draft = await claude.generate_response(
        message=message,
        history=history,
        tone="warm_professional",
        organization_values=context.values
    )
    
    # 4. Se urgência → alerta imediato; senão → queue para revisão
    if category == "urgência":
        await notify_team(draft, priority="high")
    else:
        await queue_for_review(draft, assignee=context.get_responsible(category))
    
    # 5. Actualizar memória
    await memory.store(message, draft, category, timestamp=now())

O que este agente faz não é impressionante em abstracto. Mas para uma equipa de três pessoas a gerir 50+ comunicações semanais, foi transformador.

O muro que derrubou não foi técnico. Foi o muro da sobrecarga: a sensação de que responder bem a toda a gente era impossível com os recursos disponíveis.

A linguagem como instrumento

Voltando ao Iniko. O que me fascina na "Jericho" é que a muralha não cai por força bruta. Cai porque a frequência certa, aplicada com consistência, encontra a ressonância que desfaz o que parecia sólido.

Os agentes de IA fazem algo parecido com problemas complexos. Não os resolvem de uma vez. Fazem perguntas, acumulam contexto, ajustam o comportamento, tentam abordagens diferentes. A linguagem é o instrumento. A persistência é o que permite que a frequência certa seja encontrada.

Os melhores agentes são construídos com clareza sobre o que devem fazer e o que não devem. Essa clareza de design é o que os torna úteis em vez de irritantes.

O que ainda não conseguem fazer

Os agentes actuais falham em formas previsíveis: quando o contexto é ambíguo e não sabem pedir clarificação, quando as ferramentas disponíveis não cobrem o que o problema requer, quando o utilizador muda de intenção a meio sem o sinalizar. E falham, às vezes, por razões difíceis de antecipar: o modelo generativo tem probabilidades, não certezas.

A diferença entre um agente bem construído e um mal construído é a graciosidade com que lida com estes falhanços. Um bom agente sabe quando parar e pedir ajuda humana.

O que Jericho me ensinou sobre design de sistemas

Quando penso em construir um agente, penso em muros. Não no sentido negativo: qual é o muro específico que esta pessoa enfrenta? Qual é a frequência certa que o pode derrubar?

A tentação é construir agentes genéricos que fazem muitas coisas de forma mediocre. A disciplina é construir agentes específicos que fazem uma coisa de forma excelente.

Iniko não canta sobre muros abstractos. Canta sobre este muro, esta resistência, esta libertação específica. Os melhores sistemas que construí têm essa especificidade. Não tentam resolver tudo. Encontram o ponto exacto onde a pressão certa faz diferença.

Visita [/ai](/ai) para ver as ferramentas que construí. Se tens um "muro" específico no teu projecto ou negócio e queres conversar sobre como um agente o poderia abordar, [fala comigo](/about).