Notes

Esse monte de agentes, agindo o tempo todo e ingerindo dados de todo lugar, deixa nosso uso de AI confuso. É tanta informação que a gente acaba se esquecendo do que estava acontecendo. Isso me lembrou o filme do Kleber Mendonça, onde ficamos curiosos com tanta informação sem saber o que vai acontecer depois, mas estamos sempre confusos, sem tanta memória e contexto. Confuso e curioso. A Cecília, minha noiva, colocou bem esse termo depois de assistir o filme. Parece que há agentes secretos rodando na minha máquina :). Recentemente assisti um filme do Charlie Kaufman, aquele diretor do Being John Malkovich. Um filme que se chama I'm Thinking of Ending Things. Onde também fica essa questão de memória e identidade. O que é recente, o que é passado, o que é sonho, o que é desejo. E esse volume de informações que vão na nossa cabeça.

Bem que o Fabrício disse que a entrevista com o Adrien tava sensacional (https://open.spotify.com/episode/7yjLyTi6aab2pmVzz980XD). Dois pontos me ressoam muito: a) intenção: deixar claro no que você está trabalhando e o que está querendo fazer. A LLM se ajusta bem se ela conseguir ter a visão ampla do que está sendo construído, em vez de receber apenas ordens categóricas como fazíamos num passado distante. b) Hyperstition como uma forma de encarar com otimismo o uso e condução da tecnologia. Sem contar que o episódio é riquíssimo, indo desde Turing e Church até essa parte de Deep Learning que eu desconheço os cientistas e movimentos.

O Pedro, da Brex, contou que roda a empresa literalmente via OpenClaw (https://x.com/ashleevance/status/2039770854955880861). O sistema dele começa com um signal ingestion pipeline que filtra email, Slack, Google Docs, WhatsApp. Milhares de canais no Slack, centenas de emails por dia. O que importa? No que prestar atenção? Muito ruído. Ao mesmo tempo, acho esquisita essa tentativa do Jack Dorsey de deixar tudo flat e ter 6.000 pessoas "respondendo" para ele. Parece conto do Eu Robô, aqueles do fim do livro.