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Sakana AI, Fugu, Claude Mythos e a Orquestração disfarçada de Milagre

Nos últimos dias as empresas de IA nos presenteou com o roteiro de sempre. De um lado, a Anthropic supostamente trazendo à tona o seu "Mythos", vendido sob a velha e cansada cartilha de ser o modelo "mais avançado e perigoso já criado". Agora a Sakana AI surgindo com o "Fugu", prometendo o mesmo nível de realização técnica e sendo aclamada como uma iniciativa super inovadora.

A imprensa adora. O Twitter entra em euforia. Os influenciadores de IA fazem caras de espanto. Mas se você tirar a cortina bonita do marketing e olhar para a engenharia por trás, vai encontrar uma verdade inconveniente para essas empresas: não existe um novo "super modelo" aqui. Existe um gerente de projetos automatizado.

Vou ser direto: o futuro da Inteligência Artificial não é um cérebro gigante e onisciente. O futuro é a orquestração. E as empresas estão fazendo de tudo para que você não perceba isso.

Quando a Anthropic fala do "Mythos" (ou de qualquer uma de suas novas fronteiras "agentic"), o marketing quer que você imagine o Homem de Ferro: uma única rede neural tão densa e complexa que ela simplesmente pensa melhor que tudo o que veio antes. Eles falam em "raciocínio autônomo" e "capacidades perigosas".

Mas a realidade é muito menos glamourosa e muito mais corporativa. O que eles chamam orgulhosamente de "modelo" é, na prática, uma equipe.

Pare de pensar em um gênio solitário e comece a pensar em uma empresa que tem funcionário especializado para cada tarefa. Você tem um agente que é ótimo em analisar dados; outro que é especialista em escrever código; um terceiro que só serve para revisar erros de lógica. O tal do "modelo avançado" não é o modelo em si. Ele é o chefão no meio da sala gritando: "João, calcula isso! Maria, escreve isso! Pedro, revisa o que o João fez!".

Eles criaram um sistema de orquestração brilhante, onde tarefas específicas são roteadas para agentes menores e especializados de acordo com a necessidade. O problema? Chamar isso de "Modelo Mythos" soa como ficção científica. Chamar de "Sistema de Orquestração de Múltiplos Agentes" soa como um software enterprise chato de 2015. Eles escolheram o que vende mais assinatura.

Foi exatamente aí que a Sakana AI entrou no jogo. E, para ser justo com a Sakana, eles são geniais em enxergar através da névoa do marketing.

A Sakana olhou para o "Mythos" e percebeu o bait. Eles perceberam que, se o segredo da Anthropic não era um salto mágico na arquitetura de transformers, mas sim como os agentes conversam entre si, isso poderia ser replicado. E com a vantagem do open-source.

Aí surge o "Fugu", que chega exatamente no mesmo resultado do modelo da Anthropic. Mas aqui está a reviravolta cômica: em vez de expor a farsa e dizer "Olha, o segredo deles era só orquestração, nós recriamos de graça", a Sakana olhou para o espelho e pensou: "Nossa, esse artifício de vender orquestração como modelo singular funciona muito bem. Vamos usar também!".

O Fugu é o espelho do Mythos. Ele faz a mesma coisa: embala uma equipe de agentes especializados numa caixa bonita e tenta passar isso como uma entidade única e super inovadora. Eles copiaram a engenharia e, infelizmente, copiaram o golpe de marketing junto.

Para mim, a lição mais importante que o caso Fugu vs. Mythos nos dá não é sobre quem é melhor, mas sobre como a IA virou um jogo de cartas marcadas.

Com a maturidade dos LLMs de código aberto (como a família Llama, Qwen, etc.), qualquer ideia de marketing proprietário pode ser copiada e lançada como open-source em questão de semanas.

Se o "Mythos" da Anthropic fosse realmente um salto neuromórfico inédito, uma estrutura matemática revolucionária guardada a sete chaves, o Sakana nunca conseguiria igualar seu resultado tão rápido. O fato de o Fugu existir e empatar a corrida é a prova cabal de que o "rei está nu". O segredo não está mais nos pesos do modelo (no modelo base), está na lógica de software ao redor dele.

Tô falando que isso é ruim? NÃO! Orquestração é o futuro real, e ela é fantástica. Poder ter agentes de IA especializados resolvendo problemas complexos em equipe vai mudar o mundo. Mas o que não podemos aceitar é a tentativa patética das empresas de venderem um chefe de equipe chamando-o de super-humano.

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Meus 2 cents,

Parabens pelo post !

Hoje em dia a orquestracao ainda foca somente em LLMs - e me parece que ai esta um erro: LLMs sao otimos para fluencia linguistica, mas sao pessimos para atividades deterministicas.

Quem ja trabalhou com LLMs Open weight sabe que tool calling eh apenas um ponto no fluxo de geracao de tokens (como <tool_call> ou Pal) - entao, na pratica nao existe limite aqui para o que pode ser implementado.

A propria capacidade de calculo de muitos LLMs modernos de ponta eh implementada assim: o modelo nao "pensa" no resultado de 234.512 \times 891; ele simplesmente detecta a necessidade matematica, gera a sintaxe para chamar um interpretador Python invisivel por baixo dos panos, o codigo roda em um ambiente isolado e o resultado eh injetado de volta no fluxo de tokens.

Ora, por que nos limitar a Python ou a respostas puras do LLM ?

Um orquestracao onde o LLM atua como a camada de traducao de interface entre o humano e a maquina.

Para executar um atividade o LLM orquestrador poderia interagir com:

  • Máquinas de Estados Finitos Determinísticas (FSMs), onde o fluxo de negocio eh garantido por codigo rigido, e o LLM apenas preenche as lacunas de decisao.

  • Outros tipos de IA (indo alem dos multimodais atuais)

Enfim, o ceu eh o limite.

O problema: modelos flagship/frontier (gemini, claude, chatGPT) nao permitem muita interacao aqui (exceto pelo MCP e skills) - e criar uma infra para modelos open eh cara (ainda). Agentes/frameworks atuais resolvem apenas parcialmente o problema.

Obrigado por compartilhar !

Saude e Sucesso !


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