À medida que os fornecedores de modelos de IA avançam cada vez mais a jusante, lançando produtos e agentes para aplicações empresariais específicas e setores como o financeiro, uma grande questão ainda permanece: como é que os referidos agentes de IA serão equipados com os recursos adequados? contexto em torno de uma tarefa — quem a atribuiu, que outras partes interessadas estão envolvidas, que dados ou discussões ocorreram sobre ela e como deve ser feita?
Esta prática de “engenharia de contexto” continua a ser um dos grandes problemas não resolvidos da period da IA. Mas SageOxuma startup com sede em Seattle fundada pelos veteranos que construíram a infraestrutura authentic AWS EC2 e EBS, acredita ter a resposta: uma nova camada de sistemas que chama de “infraestrutura de contexto agentico”.
Usando uma combinação de pequenos dispositivos de gravação de {hardware} e os aplicativos existentes nos quais as empresas já contam – Slack, e-mail, documentos, arquivos – e aplicando novas estruturas e instruções de código aberto sobre tudo isso, a SageOX desenvolveu um sistema pelo qual as empresas podem manter os agentes tão “informados” e atualizados sobre as tarefas da empresa quanto seus funcionários humanos, e impedi-los de “se afastarem” de suas tarefas atribuídas e dos objetivos maiores da empresa.
“Estamos capturando todo esse contexto onde isso acontece”, disse Ajit Banerjee, fundador e CEO da SageOX e ex-engenheiro da Hugging Face, Meta, Amazon e Apple, em uma recente entrevista por videochamada com VentureBeat. “O desenvolvimento de produtos é um esporte de equipe, e o contexto não vem apenas das pessoas digitando em um teclado. Acontece em conversas.”
Ao capturar o “porquê” por trás do “o quê” – a intenção que reside nos tópicos do Slack, nas sessões de quadro branco e nas conversas mais frias – a SageOx visa fornecer uma “mente coletiva” que garante que os agentes não se desviem e os humanos permaneçam no fluxo.
“A forma como as pessoas têm de trabalhar não é a coordenação tradicional, onde escrevo uma questão e depois ela passa por uma sequência. Tem que ser quase como tocar jazz”, acrescentou Banerjee.
Hoje, a empresa saiu do sigilo para anunciar sua rodada inicial de US$ 15 milhões liderada por Canaan e a participação da A.Capital, Pioneer Sq. Labs e Founders’ Co-op.
A arquitetura da memória da equipe
Os agentes de IA atuais operam em sessões isoladas, sem memória compartilhada de decisões anteriores ou intenções arquitetônicas.
Cada tarefa começa efetivamente do zero, forçando os desenvolvedores a recapitular manualmente o contexto – um processo que prejudica a própria velocidade que os agentes devem fornecer. A SageOx aborda isso por meio de um conjunto de produtos multi-superfícies projetado para capturar o contexto onde quer que ele ocorra naturalmente.
No centro deste ecossistema está o Boi Ponto. Um dispositivo de {hardware} personalizado projetado para escritórios compartilhados, o Dot captura reuniões, reuniões e análises de design com um único toque.
Sua característica mais distintiva é o “Auto Rewind” – uma proteção contra falhas para o brilho espontâneo de uma equipe. Se ocorrer um avanço durante uma conversa não gravada, o Auto Rewind permite que a equipe “volte” e seize a discussão após o fato. Esse áudio é transcrito, identificado pelo locutor e destilado na memória da equipe, onde se torna acessível tanto para humanos quanto para agentes.
Para o desenvolvedor, o código aberto, Licenciado pelo MIT Boi CLI fornece a ponte. Comandos como ox agent prime permitir que assistentes de codificação – incluindo Claude Code e Codex – consultem o histórico compartilhado da equipe antes de escrever o código. Isso garante que, se uma equipe decidir usar um padrão de autenticação específico em uma reunião, o agente saberá disso sem ser informado explicitamente em um immediate.
Como observou o Dr. Rupak Majumdar, Diretor Científico do Instituto Max Planck de Sistemas de Software program, depois de ver a velocidade de desenvolvimento da equipe, eles estão efetivamente “tratando o código como assembler”.
Engenharia Agentic: indo além do código “limpo”
A mudança para um fluxo de trabalho que prioriza o agente forçou a equipe da SageOx a reconsiderar quase todos os princípios do gerenciamento de software program moderno.
SageOX O CTO Ryan Snodgrass, ex-Amazon, observa na transcrição de uma postagem no blog que o gerenciamento tradicional de filiais e os históricos de commits “limpos” costumam ser “ruins para os agentes”. No velho mundo, os humanos preferiam PRs grandes que fossem fáceis de ler durante uma única revisão de código.
Na period da agência, PRs de 10.000 linhas espalhadas pela base de código tornam impossível para um agente raciocinar sobre a intenção.
Em vez disso, a SageOx defende commits menores, de alto quantity e altamente focados. Esse histórico “legível pelo agente” permite que a máquina olhe para trás e entenda exatamente por que uma alteração específica foi feita. A equipe está até reavaliando as estruturas de recompra; embora atualmente utilizem um monorepo para suas 750.000 linhas de código, eles estão explorando um futuro onde os agentes gerenciarão uma constelação de micro-repos, já que os agentes podem “se perder” quando uma base de código ficar grande demais para sua janela de contexto.
Essa filosofia de “velocidade em vez de estase” permitiu que a equipe construísse seu próprio firmware para o Ox Dot em menos de duas semanas, apesar de não ter experiência recente em {hardware}.
Ao inserir PDFs técnicos e documentação em modelos de IA, eles contornaram meses de pesquisa tradicional. O CEO Ajit Banerjee chama isso de “desaprendizado” de velhos hábitos – percebendo que o “trabalho pesado indiferenciado” do trabalho de conhecimento agora pode ser transferido para um sistema que lembra tudo o que a equipe sabe.
Transparência radical: além do código aberto para um modelo de “trabalho aberto”
Talvez tão significativo quanto a tecnologia seja o compromisso da SageOx em “Trabalho aberto.” Indo além do software program de código aberto tradicional, a empresa está praticando uma forma de transparência radical, num esforço para promover a aceleração do desenvolvimento em toda a comunidade de código aberto e em todas as empresas que desejam aprender com a forma como trabalham.
A equipe da SageOx compartilha abertamente com o público suas solicitações internas, suas sessões de planejamento e até mesmo seus debates internos não filtrados. Os usuários podem entrar no console do SageOx e observar a equipe construir o SageOx em tempo actual.
Esta abordagem do “quimono aberto” foi uma decisão intencional de liderar pelo exemplo. Banerjee argumenta que, uma vez que estão pedindo às equipes que mudem a forma como trabalham, elas devem estar dispostas a mostrar os momentos “WTF” e as correções de curso à medida que acontecem.
“A revolução não será televisionada”, diz Banerjee. “Vai ser SageOxed.”
Essa transparência tem como objetivo provar que uma equipe pequena e enxuta — “juntando-se ao enxuto” — pode superar organizações massivas ao alavancar uma camada de contexto compartilhada.
Quanto à forma como a SageOx planeja monetizar e se tornar lucrativa, Banerjee disse que o caminho da receita é modelado no handbook AWS EC2: comece com os primeiros adotantes, especialmente pequenas startups nativas de IA, e depois expanda para as empresas conforme a necessidade se torna óbvia.
O pedigree da infraestrutura
A base técnica do SageOx está enraizada nos primórdios da infraestrutura em nuvem.
Banerjee foi um membro authentic da equipe AWS EC2 e Snodgrass foi um dos primeiros engenheiros da Amazon, liderando a transição de arquiteturas monolíticas para microsserviços.
Esse histórico se reflete no nome da empresa: o “Boi” representa o “trabalho Yeoman” que eles pretendem realizar – um animal confiável que lida com o trabalho pesado de dados e contexto para que a equipe possa seguir em frente.
A visão do SageOx é aquela em que os humanos não são mais os montadores manuais do contexto.
Em vez disso, eles atuam como diretores de um mecanismo de “processamento paralelo”.
Em uma demonstração recente, uma solicitação de recurso passou de uma discussão verbal para uma implementação concluída em menos de sete minutos. Ao preparar os agentes de codificação com o contexto gravado da discussão authentic, a equipe evitou a necessidade de especificações formais ou tickets do Jira.
A nova forma de trabalhar
A SageOx está atualmente concentrando seus esforços em startups “nativas de IA” – equipes que operam principalmente por meio de prompts e dependem fortemente de colegas de trabalho agentes.
Seu conjunto de ferramentas, desde o Ox CLI de código aberto até o Ox Dot habilitado para {hardware}, foi projetado para resolver o problema imediato de desvio de alinhamento.
À medida que a IA deixa de ser uma ferramenta para se tornar um companheiro de equipe, o ativo mais valioso que uma empresa possui não é mais seu código-fonte bruto, mas seu contexto compartilhado.
SageOx sugere que o caminho a seguir não é acumular informações atrás de “cercas privadas”, mas criar um terreno comum onde a intenção seja visível para todos os companheiros de equipe – humanos ou máquinas. Nesta nova época, as equipes vencedoras serão aquelas que conseguirem lembrar tão rápido quanto executarem.
