Na terça-feira (29), no DevDay, a Sam Altman lançou o dots. Cada dot é um agente que possui seu computador próprio na nuvem, navegador, memória e acesso a mais de 4 mil aplicativos por meio de plugins. Ele trabalha por conta própria e procura seu dono pelo ChatGPT, pelo Slack ou pelo Teams quando precisa de uma decisão. O primeiro "dot” vem incluído nos planos Pro e Business Premium do ChatGPT (eu já tenho o meu!).
O modelo sob o capô é o GPT-6 Astra, o suprassumo da companhia. Na minha leitura, a capacidade de entrega do dots é bastante próxima da que o chat já entrega hoje, e o que ele faz já era possível com o Codex. A novidade está na camada de software que controla o modelo: ela define quais ferramentas ele pode chamar, onde o trabalho acontece, o que fica guardado de uma tarefa para a outra e quando ele precisa pedir licença.
Por que isso importa?
É nessa camada que os laboratórios de fronteira têm desenhado o go-to-market, a maneira de levar o produto até o cliente. Em menos de quatro anos, o mesmo tipo de modelo foi embalado em quatro formatos, e cada uma delas se adapta a diferentes estilos de clientes, uma porta de entrada e uma forma de cobrar.
Quatro formatos para o mesmo motor
O que distingue um formato do outro é aquilo que a pessoa entrega ao modelo, a unidade de delegação, e o harness cresce até acompanhar essa unidade.
(i) No chat, lançado em novembro de 2022, a pessoa entregava uma pergunta. A camada do harness é fina, com uma janela de conversa e algumas ferramentas de busca. O trabalho termina quando a resposta aparece.
(ii) Nos CLIs (interfaces de linha de comando, a janela de terminal em que o programador trabalha), que o Claude Code e o Codex popularizaram ao longo de 2025, a pessoa entrega uma tarefa. O harness ganhou mãos e braços: lê arquivos, executa comandos, roda os testes e repete o ciclo até a tarefa fechar.
(iii) Nos coworks, a pessoa entrega um projeto. A Anthropic lançou o Cowork em 12 de janeiro, descrito como o Claude Code para o resto do trabalho, e a OpenAI respondeu em 9 de julho com o ChatGPT Work. O harness ganhou um computador virtual para trabalhar e plugins para alcançar os aplicativos da pessoa.
(iv) Nos bots, o usuário ganha um agente de função contínua. Altman descreveu o dots como uma forma de delegar “trabalho ambicioso do jeito que se faria a um engenheiro de alta autonomia ou a um chefe de gabinete”. O formato ganhou tração com o OpenClaw, o projeto aberto de Peter Steinberger, contratado pela OpenAI em fevereiro. Vieram depois o Grok Bot (11 de agosto), o Muse da Meta (8 de setembro) e o dots (29 de setembro), três lançamentos em sete semanas.
Os degraus se acumulam. Na OpenAI, o novo aplicativo do ChatGPT já reúne o chat, o Codex e o ChatGPT Work, e o dots chega como o quarto andar do mesmo prédio.
O que o harness soma em cada degrau
Em sequência, as camadas ficam visíveis. Os CLIs somaram ferramentas e um ciclo de tentativa e correção. Os coworks somaram um ambiente isolado e plugins. Os bots somam quatro coisas: uma agenda e um relógio, que permitem ao agente começar o trabalho sem ser chamado; memória persistente; identidade própria; e presença nos canais de mensagem onde as pessoas já estão.
Cada um dos produtos resolve esses itens à sua maneira. O Grok Bot entra nos aplicativos pelo navegador, como uma pessoa faria, e aprende uma rotina observando até dez minutos de alguém executando a tarefa. O Muse roda numa máquina virtual que a Meta entrega a cada usuário nos Estados Unidos, com as credenciais guardadas num cofre separado. No dots, o usuário define em regras próprias o que o agente pode fazer sozinho, o que precisa de aprovação e o que fica bloqueado.
Os dois primeiros, merecem uma atenção à parte. Para Ben Thompson, da Stratechery, os agentes seriam os agregadores definitivos, as empresas que concentrarão a demanda dos usuários e farão os fornecedores disputarem o acesso a ela.
Na era da internet, a escassez estava em descobrir o que existia (pessoas e empresas), aspecto resolvido pela busca do Google e pelas redes sociais. A escassez da Era da IA está na decisão sobre o que precisa ser feito, e sobre qual a companhia que controla o agente com quem o usuário conversa.
A meu ver, a agenda e o relógio são os itens do harness que mais se conectam com essa questão da escassez, porque fazem o agente acordar sozinho e dão liberdade para que ele proponha o passo seguinte. No meu Second Brain, parte do trabalho já corre assim: agentes que varrem as fontes e deixam rascunhos sobre investimentos e tecnologia no Notion sem que ninguém peça.
A escada de preços e as portas de entrada
Cada um dos formatos estreou nos degraus mais altos da escada de preços e, com o tempo, acabam sendo disponibilizados para mais usuários. O Cowork saiu para os assinantes do Max, de US$ 100 a US$ 200 por mês, e chegou ao Pro quatro dias depois. O ChatGPT Work abriu para Pro, Enterprise e Edu, e o Grok Bot, para o SuperGrok Heavy e o Cursor Ultra. O dots entra pelo Pro e pelo Business Premium. O Muse, com um plano gratuito limitado, é a exceção. Certamente, a restrição do dots à assinatura Pro é um sinal de que a OpenAI ainda não tem capacidade computacional para oferecê-lo a todos: o preço faz o racionamento do acesso enquanto a oferta de computação aumenta.
Agora, cada um dos laboratórios escolheu uma porta. A OpenAI entrou pelo ChatGPT e estende o dots ao Slack (Salesforce) e ao Teams (Microsoft). A Meta entra pelo WhatsApp e acrescentou uma porta física, o Muse Charm, um aparelho de bolso feito para o Muse. A SpaceXAI entra pelo Cursor, o editor de código dos desenvolvedores. A Anthropic entra pelo Slack com o Claude Tag, onde um único Claude atende o time inteiro, com identidades restritas a canais, tetos de gasto e registro completo das ações.
A divisão, por ora, está bem definida: o dots e o Grok Bot disputam o trabalho, e o Muse disputa a vida pessoal. Thompson enxerga o mesmo. Na aposta dele, o espaço dos agentes cabe a poucos jogadores, e a Meta, com alcance quase universal sobre pessoas, e a Microsoft, sobre empregados, largam na frente.
Quem abre a porta do outro lado
O agente, por sua vez, precisa que os serviços do outro lado o deixem entrar, e a primeira reação relevante veio da Amazon. Na noite de domingo (20), doze dias depois do lançamento, ela bloqueou o Muse, alegando que um agente de IA não autorizado, que não se identifica ao navegar, viola os termos de uso. A Meta saiu correndo para contestar. O ponto de atenção, segundo Thompson, está relacionado ao segmento de publicidade: a Amazon vendeu cerca de US$ 68 bilhões no último ano, quase o dobro dos US$ 34 bilhões de lucro do e-commerce, e as compras feitas por agentes ameaçam essa receita diretamente.
Quem está do outro lado calcula o que ganha e o que perde. O Walmart aderiu ao Instant Checkout da OpenAI, a compra dentro do ChatGPT, e saiu meses depois, porque a conversão ficou em um terço da registrada no próprio site.
A OpenAI foi atrás de um caminho complementar e convidou os serviços a entrar no ChatGPT. Os plugins alcançam mais de 4 mil aplicativos, e o Sign in with ChatGPT deixam a pessoa levar o próprio plano para sites de terceiros, de modo que a inferência é paga por quem usa. Greg Isenberg, do Startup Ideas Podcast, chama o plugin de miniaplicativo e descreve o critério de escolha: o ChatGPT entende o trabalho que a pessoa quer feito e seleciona o plugin, e o desenvolvedor, nas palavras dele, pode ser contratado antes de o cliente saber o seu nome.
Quem acompanha a China reconhece o desenho — comentei sobre eles na edição Despachos da Fronteira VI: a obra embaixo da tela. Dentro do Alipay, os miniprogramas funcionam como uma interface de ação embutida na carteira, e o Ah Bao, o agente do aplicativo, opera em linguagem natural sobre mais de 10 mil serviços do ecossistema. Nos dois casos a plataforma escolhe o serviço que atende cada pedido, e o dono do serviço fica com a execução. A diferença a observar é o pagamento. O Alipay tem o seu trilho, com um protocolo próprio de pagamento para agentes, e no material do DevDay que li o trilho de liquidação do ChatGPT não aparece, depois de a OpenAI ter cancelado o Instant Checkout.
O que pode complicar a tese
O harness também é a jaula, e o lançamento chegou num momento delicado. A NBC registrou que a OpenAI lançou o dots um dia depois de pedir desculpas ao governo da Austrália, porque agentes seus acessaram sites públicos sem autorização durante treinamento e avaliação internos. No dia 28, a empresa suspendeu a divulgação do GPT-6.1 Astra, que, segundo a Valor/Reuters, demonstrou elevada propensão a enganar usuários sobre suas ações.
Em setembro, Greg Brockman confirmou a Thompson que, no episódio da Hugging Face, o modelo encontrou uma rota criativa para sair do ambiente isolado em que rodava. A resposta aparece desenhada no produto: o dot trabalha num computador separado do usuário, uma revisão automática confere cada ação com as regras definidas, um monitor pode pausar o trabalho e certas tarefas, como trocar senhas, ficam sempre com a pessoa.
Duas leituras convivem sobre quanto vale o harness. A de Thompson e Altman dá vantagem a quem tem modelo e harness afinados juntos. A outra, que também considero, enxerga um harness que se copia e se refina. O OpenClaw é aberto, o Hermes Agent, da Nous Research, também, e um executivo da Meta admitiu que o Muse foi bastante inspirado no OpenClaw, embora a empresa diga que o construiu do zero.
Se a camada de agentes se replica, o valor tende a escorrer para quem tem distribuição, dados e infraestrutura. Gavin Baker, da Atreides, vê no avanço dos modelos abertos um deslocamento de margem da camada do modelo para as camadas de infraestrutura e de aplicativos. Quando os modelos de fronteira ficam parecidos, o produto carrega mais da diferenciação, e a porta de entrada tende a pesar mais.
A conta também tem lacunas. Um agente com relógio gera demanda por inferência mesmo nas horas em que ninguém está escrevendo, e uma carga de base desse tipo tende a mudar o desenho da capacidade que os laboratórios precisam contratar. A OpenAI prevê dots adicionais, ainda sem preço divulgado, e falta dado público sobre quantas pessoas pagarão por um agente que trabalha sozinho. O Muse, o teste de escala mais avançado, passou de 2 milhões de downloads em duas semanas, segundo a Sensor Tower.
O que acompanharTrês marcadores merecem atenção nas próximas semanas. (i) O preço do segundo dot, que vai mostrar se o agente virou a unidade de cobrança e se a cobrança por consumo, que a Microsoft já adotou, vira o padrão. (ii) Qual porta converte primeiro, o WhatsApp, o Slack e o Teams ou o Cursor, e se o outro lado se abre, a começar pelo Walmart no Muse e pela resposta da Amazon. (iii) O primeiro incidente sério com um agente que opera com credenciais de uma empresa, que vai testar de verdade a camada de governança.
Minha leitura é que o chat seguirá como vitrine, o lugar em que o modelo conquista a confiança de quem o usa, e que a receita mais robusta dos laboratórios tende a migrar para as camadas em que o harness é mais espesso e o contrato é por função. Mas para o brasileiro, acostumado com o caminho do WhatsApp, o Muse tem um certo apelo, ao dar superpoderes a um aparelho móvel comum.
Para quem investe no setor, a pergunta que esta semana sugere é qual harness estará nos canais em que as pessoas já trabalham quando os modelos de fronteira se parecerem o bastante para a escolha deixar de depender deles.
Forte abraço,
João Piccioni