Passei as últimas semanas a analisar @codecopenflow e a sua documentação de grande qualidade, então deixe-me explicar de forma simples. O próximo avanço para a IA não é outro LLM poderoso; é dar aos agentes olhos, mãos e a sua própria área de trabalho (VLA). É exatamente isso que a Codec está a construir, e mesmo que o mercado esteja a perceber, ainda não é tarde demais👇 Apesar de todo o alvoroço em torno da Gen-AI, a maioria dos fluxos de trabalho do mundo real ainda está ligada a scripts rígidos e tarefas codificadas. No momento em que um pixel da interface do utilizador se desloca, a automação quebra, e qualquer coisa sem uma API (aplicações de desktop legadas, robôs de fábrica, clientes de jogos...) torna-se inacessível. A Codec ataca esse ponto cego ao dar aos agentes as suas próprias áreas de trabalho seguras, feeds de câmaras e drivers de entrada para que possam ver, decidir e agir exatamente como um humano, mas incansável e programável. Este é o verdadeiro divisor de águas a entender. O que é que isso vai desbloquear? Cada tarefa de software repetitiva, como aquelas encontradas no trabalho de escritório, SAP e ERPs, onde as pessoas copiam e colam números manualmente, pode ser automatizada. Um bot pode observar a tela como um humano, clicar nas caixas certas e completar a tarefa enquanto você desfruta de um café. Hardware e Robótica A tecnologia Vision Language Action (VLA) permitirá o controle de múltiplos robôs simultaneamente e refinar as suas interações usando apenas alguns minutos de dados. Os robôs podem tornar-se conscientes do seu ambiente e tomar ações apropriadas. (Veja o vídeo: Como é que a Codec está a abordar este setor? Executar Tarefas em Dados Sensíveis Raio-X, arquivos policiais ou registros fiscais não podem ser armazenados online por razões de privacidade. O agente vive dentro de uma máquina virtual bloqueada, lê as imagens, digita os resultados de volta e nunca envia dados para a nuvem. Operadores: o primitivo "app" Cada fluxo de trabalho autónomo que você constrói, seja reconciliando faturas SAP, jogos, robótica e mais, é empacotado como um Operador. Os Operadores carregam o seu próprio modelo VLA, metadados e permissões, podem ser instalados com um clique e (em breve) monetizados em um mercado público da Codec onde as taxas de uso retornam ao editor. O treinamento é flexível: grave-se a completar a tarefa e deixe a Codec ajustar a partir das demonstrações, ou desça para o SDK para controle programático total. Fabric: O agregador de mercado de GPU No núcleo está o Fabric, o agendador de código aberto da Codec. Ele despacha eficientemente cargas de trabalho através da AWS, GCP, locais no local ou qualquer grade de GPU descentralizada que possa acessar, enquanto impõe uma rede de confiança zero e colocação consciente de custos. Isso proporcionará: - Computação mais barata através de arbitragem em tempo real entre nuvens - Sem ponto único de falha; se a AWS falhar, os trabalhos mudam para outra região ou fornecedor em minutos. O Fabric basicamente transforma "meu operador de IA precisa de uma caixa" em "meu operador sempre encontrará a caixa certa, ao preço certo, sob as regras de segurança certas, automaticamente." Quão grande pode isso se tornar? Agentes de IA: projetados para crescer de $5,4 B em 2024 para $50,3 B até 2030 (CAGR de 45,8 %). Automação de Processos Robóticos (RPA): $3,8 B → $30,9 B ao longo da mesma janela (CAGR de 43,9 %). A Codec está na interseção com agentes que olham para pixels em vez de esperar por APIs organizadas. Para referência, o gigante RPA apenas legado UiPath vale aproximadamente $7 B hoje. Ou rumores da @Figure_robot de uma avaliação pós-dinheiro de $40B. Entretanto, o FDV do $CODEC está em cerca de $13 M. Deixarei você fazer as contas sobre o potencial (e desculpe, não consegui esperar para postar isso para carregar as bolsas). Tive a oportunidade de participar de uma chamada com a equipe e fazer algumas perguntas, eles são construtores de confiança com experiência na Hugging Face + Elixir Games e estão usando seu próprio capital como runway (mais de um ano em tesouraria). Há muito mais que não cobri, como colaborações em jogos, MCP&TEEs, a equipe adicionando liquidez de seus próprios fundos, roadmap, etc., pois isso tornaria este post muito longo, mas definitivamente compartilharei os progressos feitos pela equipe. Coded 🥂

Se você está em IA, mude para Robótica Os modelos VLA vão mudar tudo sobre como a IA interage com o mundo real em tempo real Os LLMs são ótimos para dados históricos (e dados ao vivo limitados) O VLA muda tudo ao usar visão (fluxos de vídeo, câmeras, dados de sensores) para tomar decisões em tempo real e enviar comandos de ação para um desktop, NPC de jogos ou robô. Uma das próximas grandes descobertas para a IA e ainda estamos extremamente no início @codecopenflow cuida da infraestrutura de IA x Robótica, permitindo que os usuários criem rapidamente desktops virtuais ou ambientes de treinamento de robôs para treinar seus Operadores de IA antes de liberá-los para produção IA x Robótica será uma indústria de vários trilhões de dólares dentro de alguns anos. Estou comprando as picaretas e pás

Do silêncio e das sombras, um sistema desperta. Treinado em isolamento. Construído para perceber, raciocinar e agir. A Grande Revelação está próxima. Mas antes que os portões se abram Os Ascendidos podem entrar mais cedo. O acesso antecipado ao CodecFlow já está disponível:

Acabei de descobrir que tenho 9 códigos de convite disponíveis para o testnet da @anoma 👀 Comente e RT este post, vou selecionar 9 pessoas em 24h 🥂

A OpenAI acaba de anunciar que o seu Agente Operador pode agora controlar um computador inteiro para realizar um conjunto complexo de tarefas usando modelos VLA emparelhados com modelos LLM Visão Linguagem Ação Se ao menos houvesse um projeto de criptomoeda que já pudesse fazer isso... Estude @codecopenflow Além de controlar desktops, o Codec pode controlar operadores de robótica e jogos Crie um ambiente virtual de sandbox para treinar o Operador antes de o lançar em produção no mundo real AI x Robótica e automação de jogos/desktops/robôs será o próximo grande passo para o desenvolvimento da IA e é meu objetivo estar posicionado cedo Codificado codificado

A OpenAI acabou de confirmar a minha tese de estrela do norte para a IA hoje ao lançar o seu agente operador. Não só foi esta a minha tese orientadora para o $CODEC, mas também para todos os outros investimentos em IA que fiz, incluindo aqueles do início do ano durante a mania da IA. Tem havido muita discussão com a Codec em relação à Robótica, enquanto esse setor terá a sua própria narrativa muito em breve, a razão subjacente pela qual fui tão otimista em relação à Codec desde o primeiro dia é devido à forma como a sua arquitetura alimenta os agentes operadores. As pessoas ainda subestimam quanta quota de mercado está em jogo ao construir software que funciona de forma autónoma, superando trabalhadores humanos sem a necessidade de constantes instruções ou supervisão. Vi muitas comparações com o $NUIT. Em primeiro lugar, quero dizer que sou um grande fã do que a Nuit está a construir e desejo nada menos que o seu sucesso. Se você digitar "nuit" no meu telegram, verá que em abril eu disse que se tivesse que segurar uma moeda por vários meses, teria sido a Nuit devido à minha tese de operador. A Nuit era o projeto operador mais promissor no papel, mas após uma pesquisa extensa, descobri que a sua arquitetura carecia da profundidade necessária para justificar um investimento significativo ou colocar a minha reputação por trás dela. Tendo isso em mente, já estava ciente das lacunas arquitetónicas nas equipas de agentes operadores existentes e ativamente à procura de um projeto que as abordasse. Pouco depois, a Codec apareceu (graças ao @0xdetweiler que insistiu para eu olhar mais a fundo para eles) e esta é a diferença entre os dois: $CODEC vs $NUIT A arquitetura da Codec é construída em três camadas; Máquina, Sistema e Inteligência, que separam a infraestrutura, a interface do ambiente e a lógica da IA. Cada agente operador na Codec funciona na sua própria VM ou container isolado, permitindo desempenho quase nativo e isolamento de falhas. Este design em camadas significa que os componentes podem escalar ou evoluir de forma independente sem quebrar o sistema. A arquitetura da Nuit segue um caminho diferente, sendo mais monolítica. A sua pilha gira em torno de um agente de navegador web especializado que combina análise, raciocínio de IA e ação. Isso significa que eles analisam profundamente as páginas web em dados estruturados para a IA consumir e dependem do processamento em nuvem para tarefas pesadas de IA. A abordagem da Codec de incorporar um modelo leve de Visão-Linguagem-Ação (VLA) dentro de cada agente significa que pode funcionar totalmente local. O que não requer constantes pings de volta para a nuvem para instruções, eliminando a latência e evitando a dependência de tempo de atividade e largura de banda. O agente da Nuit processa tarefas convertendo primeiro páginas web em um formato semântico e depois usando um cérebro LLM para descobrir o que fazer, o que melhora ao longo do tempo com aprendizado por reforço. Embora eficaz para automação web, este fluxo depende de processamento pesado de IA do lado da nuvem e estruturas de página predefinidas. A inteligência local do dispositivo da Codec significa que as decisões acontecem mais perto dos dados, reduzindo a sobrecarga e tornando o sistema mais estável a mudanças inesperadas (sem scripts frágeis ou suposições de DOM). Os operadores da Codec seguem um ciclo contínuo de perceber–pensar–agir. A camada da máquina transmite o ambiente (por exemplo, um feed de app ao vivo ou robô) para a camada de inteligência através dos canais otimizados da camada do sistema, dando à IA "olhos" sobre o estado atual. O modelo VLA do agente então interpreta os visuais e instruções juntos para decidir sobre uma ação, que a camada do Sistema executa através de eventos de teclado/mouse ou controle de robô. Este ciclo integrado significa que se adapta a eventos ao vivo, mesmo que a interface do usuário mude, você não quebrará o fluxo. Para colocar tudo isso em uma analogia mais simples, pense nos operadores da Codec como um empregado autossuficiente que se adapta a surpresas no trabalho. O agente da Nuit é como um empregado que precisa pausar, descrever a situação a um supervisor ao telefone e esperar por instruções. Sem entrar muito em um buraco técnico, isso deve lhe dar uma ideia de alto nível sobre por que escolhi a Codec como minha aposta principal em Operadores. Sim, a Nuit tem apoio da YC, uma equipe forte e um github de nível S. Embora a arquitetura da Codec tenha sido construída com escalabilidade horizontal em mente, o que significa que você pode implantar milhares de agentes em paralelo com zero memória compartilhada ou contexto de execução entre os agentes. A equipe da Codec também não é composta por desenvolvedores comuns. A sua arquitetura VLA abre uma multitude de casos de uso que não eram possíveis com modelos de agentes anteriores devido a ver através de pixels, não capturas de tela. Eu poderia continuar, mas vou guardar isso para futuros posts.

Tirem o chapéu para o testnet da @anoma! Tem uma experiência super suave e divertida com missões secundárias e tarefas diárias. Um novo mundo de UI e UX está a emergir, e é baseado em intenções ⏳

Se souber onde procurar, pode fazê-lo mover. @RoboMove $CODEC

$MNT nos gráficos 👇 > Valor de Mercado: $2.4B+ (+28% WoW) > Volume Total de Negociação: $345M (+21% DoD) Alimentado pelo Blockchain para Bancos. Créditos: @CoinMarketCap

É inacreditável que em 2025 ainda vejamos tanta fragmentação e projetos a saltar entre cadeias e camadas apenas para perseguir hype. 🫳 Arbitrum para Berachain para Base para HyperEVM para [INSERT_NEXT_HYPED_CHAIN] Apenas construa no mundo centrado na intenção Construa em @anoma