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O agent-desktop da Vercel chega à 1.0, o benchmark GDPx da SemiAnalysis para em 12 % e a Perplexity aluga GPUs Blackwell Ultra da IREN: o resumo de 2 de novembro

A Vercel Labs lança uma ferramenta de código aberto que deixa agentes operarem apps de desktop. Um novo benchmark de agentes para em 12 %. A Perplexity fecha acordo por GPUs.

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Três coisas do fim de semana: uma ferramenta que dá aos agentes um jeito mais limpo de usar apps de desktop, um benchmark novo e difícil que coloca os modelos de ponta no seu lugar e mais uma empresa de IA garantindo capacidade de GPU.

O agent-desktop da Vercel Labs chega à 1.0

O agent-desktop, da Vercel Labs, permite que um agente de IA leia e opere apps de desktop no macOS, Windows e Linux. Em vez de adivinhar a partir de capturas de tela, ele lê a árvore de acessibilidade do sistema, a estrutura usada pelos leitores de tela. Um snapshot devolve JSON com uma referência para cada elemento em que o agente pode agir; o agente clica ou digita numa referência e tira um novo snapshot para conferir o resultado (GitHub).

É uma ferramenta de linha de comando e uma biblioteca C escritas em Rust, sob licença Apache 2.0, instaladas com npm install -g agent-desktop. Por padrão funciona sem tela: as ações passam pela interface de acessibilidade sem mover o ponteiro nem tomar o foco. O README lista 60 comandos, 56 deles utilizáveis hoje. No macOS é preciso a permissão de Acessibilidade e no Linux uma sessão gráfica com at-spi2-core.

A versão 1.0.0 saiu em 28 de outubro e a 1.0.2 em 30 de outubro (versões). O repositório tinha cerca de 7.500 estrelas em 2 de novembro (API do GitHub). O README faz um alerta justo: snapshots, capturas de tela e leituras da área de transferência podem conter dados privados e não devem ir para logs públicos.

GDPx: o melhor modelo resolve 12 % das tarefas

Em 2 de novembro, a SemiAnalysis (Max Kan, Andrew Megalaa e Dylan Patel) publicou o GDPx, um benchmark de agentes em 11 áreas que ela considera as mais valiosas para a IA de ponta: projeto de chips, cibersegurança, biologia, finanças, direito, trading quantitativo, autoaperfeiçoamento da IA, projeto de hardware, ciência dos materiais, alinhamento e engenharia de software. A versão 1.0 tem 206 tarefas criadas com 14 parceiros especializados (GDPx).

O ranking é de dar humildade: o Claude Opus 5.5 lidera com 12,0 %, à frente do Gemini 4 Carbon (10,9 %) e do GPT-6 Astra (9,6 %); o GLM 5.3 fecha a lista com 2,7 %. Cada área tem o mesmo peso e cada tarefa é avaliada pela média de três tentativas. Segundo a SemiAnalysis, o Opus 5.5 vence em trading quantitativo, projeto de hardware e projeto de chips; o Gemini 4 Carbon em biologia e engenharia de software; o GPT-6 Astra em autoaperfeiçoamento e ciência dos materiais. Em finanças e direito, "praticamente todos os modelos tiram exatamente 0" (SemiAnalysis).

Duas ressalvas dos próprios autores: os filtros de segurança reduzem as notas do Opus 5.5 e do GPT-6 Astra em cibersegurança, biologia e alinhamento, e o custo por tarefa varia muito, cerca de US$ 51 no Opus 5.5 contra cerca de US$ 16 no Gemini 4 Carbon (Unite.AI).

A Perplexity fecha acordo por GPUs Blackwell Ultra na IREN

Em 30 de outubro, a IREN anunciou um acordo plurianual pelo qual a Perplexity vai rodar cargas de IA em GPUs Nvidia Blackwell Ultra num dos campi de data centers da IREN. A capacidade vai atender o produto de pesquisa da Perplexity e o Perplexity Computer, que coordena agentes para levar um projeto de um único pedido a um resultado pronto. A IREN diz que mais de 50.000 organizações usam a Perplexity (IREN) e que seus usuários fazem mais de 1,5 bilhão de perguntas por mês (IREN no X).

A IREN não informa o valor do contrato, a duração, o número de GPUs nem a localização do campus.

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