Pesquisas
Quem rodou, com qual juiz, comparado com o quê — e o que não funcionou. Os papers do time por trás do engine, com fonte em cada afirmação.
Pesquisa19 de setembro de 202618 min de leitura
Oito ciclos de pesquisa e mais de 900 fontes sobre memória para agentes: frameworks resolvem memória dentro do próprio perímetro, practitioners improvisam o resto, e continuidade (a coisa que faz um time de agentes não refazer trabalho) não tem dono. Benchmarks, custos ocultos, as nove lacunas não publicadas e a realidade regulatória brasileira.
Ler paperPesquisa24 de agosto de 202611 min de leitura
Um leitor stealth e um parâmetro de API levaram nosso score médio no BEAM-100K de 69,3% para 75,5% (323/400 corretas). Não é SOTA. A parte interessante é de onde os pontos vieram, e de onde se recusaram a vir.
Ler paperPesquisa4 de agosto de 20268 min de leitura
Como engenharia de memória reader-agnostic fechou uma lacuna de 22 pontos no BEAM com GLM-5.2, um modelo open-weights que pontua mais alto em benchmarks de inteligência agentic que o Gemini 3.1 Pro.
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