A Novita AI teve orgulho de ser patrocinadora do Agentic AI Summit 2026 na UC Berkeley. Ficamos felizes em conhecer todos que visitaram nosso estande durante o evento de dois dias para fazer perguntas e discutir para onde a IA agentica está caminhando.
O summit reflete para onde o campo está realmente se movendo: de demonstrações impressionantes para sistemas que devem funcionar de forma confiável, segura e repetida em escala. Para os desenvolvedores, no entanto, a conclusão mais importante não é o evento em si, mas o conjunto de problemas que surgem consistentemente quando os agentes são colocados em trabalho no mundo real.
Legenda: Novita AI no Agentic AI Summit 2026 em Berkeley
O que é o Agentic AI Summit 2026?
O summit é um bom sinal para o estado atual da IA agentica: a conversa não é mais apenas sobre prompts e autonomia. Trata-se de limites de execução, uso de ferramentas, ergonomia do produto, avaliação e custo.
Isso é importante porque a maioria das falhas de agentes não são apenas falhas de modelo. São falhas de sistema. Os agentes precisam de permissões, estado, novas tentativas, observabilidade e um local para executar código com segurança. Quando essas peças estão faltando, a demo parece boa e o fluxo de trabalho quebra.
Por que a IA agentica está migrando de demos para sistemas reais
A mudança é simples: as equipes querem agentes que possam entregar trabalho, não apenas falar sobre trabalho.
Isso significa que os construtores agora se preocupam com:
- limites e permissões de ferramentas
- execução segura para código e ações do navegador
- avaliações reproduzíveis
- APIs estáveis e compatíveis com OpenAI
- custo de inferência por tarefa, não custo por consulta
Se seu agente planeja bem, mas não consegue executar com segurança, ele não está pronto para produção. Se ele consegue executar, mas você não pode rastrear, limitar ou pagar por ele, ainda não está pronto para produção.
Legenda: Novita AI apresentou sua plataforma de nuvem nativa de IA para construtores e agentes
5 temas que os desenvolvedores devem observar após o Agentic AI Summit de Berkeley
| Tema | Por que é importante | O que fazer |
|---|---|---|
| Infraestrutura de agentes | Agentes precisam de estado, ferramentas e proteções, não apenas prompts | Construa o runtime primeiro, depois o loop do modelo |
| Execução segura | Código não confiável e ações do navegador precisam de isolamento | Use um sandbox para qualquer coisa com efeitos colaterais |
| Interfaces abertas | Compatibilidade reduz custo de migração | Prefira APIs compatíveis com OpenAI sempre que possível |
| Observabilidade | Agentes falham em loops, não em chamadas únicas | Registre chamadas de ferramentas, latência e novas tentativas |
| Disciplina de custos | Agentes de múltiplas etapas multiplicam o gasto de inferência | Acompanhe o custo por tarefa, não apenas por requisição |
O grande padrão é que a IA agentica está se tornando engenharia de sistemas.
O que estudantes e pesquisadores devem aprender agora
Se você é estudante, concentre-se em construir um loop de agente completo de ponta a ponta: planejamento, uso de ferramentas, execução, recuperação de erros e um resultado mensurável.
Se você é pesquisador, concentre-se em reprodutibilidade e análise de falhas. As perguntas úteis não são apenas “o modelo resolve a tarefa?” mas também “o que quebra quando o ambiente muda?”
| Público | Melhor próxima habilidade | Projeto prático |
|---|---|---|
| Estudantes | Uso de ferramentas e avaliações | Construa um agente de codificação com um workspace em sandbox |
| Pesquisadores | Reprodutibilidade | Compare o mesmo agente em diferentes runtimes |
| Construtores | Confiabilidade | Adicione registro, novas tentativas e rastreamento de custos a um fluxo de trabalho |
Legenda: A equipe Novita AI conversou com desenvolvedores, estudantes e pesquisadores no summit
Como começar a construir agentes de IA na Novita AI
A Novita AI se encaixa bem na stack se você quiser separar a camada de raciocínio da camada de execução.
Comece com a documentação da API LLM. As APIs da Novita AI são compatíveis com OpenAI, e a documentação mostra o mesmo padrão de troca de base_url em https://api.novita.ai/openai para clientes ChatCompletion e Completion existentes.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.novita.ai/openai",
api_key="<Sua Chave de API>",
)
Em seguida, combine isso com o Novita Agent Sandbox para execução. A página oficial do sandbox o posiciona para agentes de codificação, automação de navegador, uso de computador, avaliações e fluxos de trabalho de longa duração, com inicialização em menos de um segundo e preço por segundo.
Essa divisão é a ideia arquitetônica chave:
- use a API LLM para raciocínio
- use o sandbox para efeitos colaterais
- mantenha ambos observáveis
- mantenha ambos baratos o suficiente para iterar
Se você está construindo agentes para desenvolvedores, estudantes ou pesquisadores, essa é a stack que sobrevive ao contato com a realidade.
Legenda: Créditos Novita AI, materiais do programa de startups e materiais do estande no summit
Conclusão
O summit de Berkeley é um lembrete de que a IA agentica não é mais apenas sobre capacidade. Trata-se de qualidade de execução. As equipes que vencerão serão aquelas que tratarem os agentes como sistemas de produção: isolados, observáveis, interoperáveis e acessíveis.
Se você está construindo agora, comece com a API do modelo, adicione um sandbox e meça o caminho completo da tarefa.
FAQ
Qual é a principal conclusão do Agentic AI Summit 2026 de Berkeley?
Que a IA agentica está migrando de demos para sistemas que precisam de confiabilidade, permissões e execução segura.
Preciso de um sandbox para construir agentes?
Se seu agente escreve arquivos, executa código ou usa ações de navegador/computador, sim.
Por que usar a Novita AI para aplicações de agentes?
Porque oferece acesso a modelos compatíveis com OpenAI além de uma camada de sandbox separada para execução.
O que devo construir primeiro?
Um fluxo de trabalho de agente completo com registro, novas tentativas e uma métrica de sucesso clara.
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