Agentes de IA criam mais de 20.000 bancos de dados Tencent Cloud TDSQL-C diariamente, crescimento superior a 80 vezes

Em um evento do setor, a Tencent Map apresentou uma visão geral completa das capacidades de agentes em seu sistema durante o Summit da Ecossistema Digital Global da Tencent em Shenzhen, em 30 de outubro de 2026. A empresa anunciou a intenção de disponibilizar essas capacidades de mapeamento de agentes para clientes industriais, fabricantes de hardware inteligente e desenvolvedores.

Alguns produtos já utilizam esses recursos. Entre eles, o assistente Yuanbao, Xiaowei no WeChat, o assistente Breeno da OPPO, os óculos Rokid AI e os dispositivos vestíveis de IA da Guangfan. No Yuanbao, uma frase permite planejar rotas, e a função de chamada de táxi com uma única frase será lançada em breve. Através do Xiaowei, um usuário que vê uma recomendação de loja em vídeos do WeChat Channels pode perguntar sobre a localização da loja física e receber uma resposta imediatamente.

Para automóveis, a Tencent desenvolveu um agente de mapeamento composto por cinco agentes. Esses agentes são responsáveis pelo planejamento de viagens, renderização de mapas, conteúdo do ecossistema, navegação inteligente e orientação de estacionamento. A Tencent afirma que o sistema é capaz de planejar uma viagem familiar de vários dias entre cidades com apenas um pedido, sugerir restaurantes próximos de acordo com as preferências do usuário e usar dados de sensores do veículo e dados de nível de faixa para realizar chamadas em condições de tráfego complexo em tempo real.

Em dispositivos vestíveis, a Tencent Map lançou, em colaboração com a Rokid, o primeiro serviço nativo de chamada de táxi na indústria em óculos de IA, segundo sua descrição. Este recurso permite que os usuários reservem, selecionem e paguem por um carro por voz, sem pegar o telefone. Uma funcionalidade semelhante de chamada de táxi está disponível nos fones de ouvido de IA da Guangfan. Além disso, a Tencent Map colabora com o HarmonyOS para transferir funcionalidades de mapeamento entre dispositivos no ecossistema OpenHarmony, e com a Niu para navegação preditiva para veículos elétricos de duas rodas baseados em HarmonyOS.

Em setembro, a Tencent Map e o ColorOS da OPPO lançaram um agente de viagem do sistema com função de memória. A Tencent informou que o processo de planejamento de viagem foi reduzido de nove etapas para uma única frase, a taxa de cliques em cenários relacionados dobrou e a retenção de usuários no dia seguinte aumentou quase 1,5 vezes.

Para desenvolvedores, a Tencent fornece acesso a essas capacidades através de interfaces amigáveis para agentes, incluindo o servidor MCP, habilidades de agentes e conectores, bem como através de agentes como o WorkBuddy. Os desenvolvedores não precisam mais criar integrações do zero para dar aos seus aplicativos a capacidade de entender o mundo físico, planejar rotas, recomendar locais e chamar serviços de mobilidade.

A Tencent Map também apresentou o LBSwork — uma estação de trabalho de mapas de IA para desktop, construída na mesma base Harness que o WorkBuddy. Ela fornece aos clientes dos setores de varejo, mobilidade e turismo cultural um local unificado para combinar inteligência artificial com dados de mapeamento.

A equipe Qwen da Alibaba descreveu o processo de criação de um agente pessoal, afirmando que a próxima fase no desenvolvimento de assistentes de IA depende do trabalho coordenado de três componentes: modelo, memória e ecossistema de serviços. Jiang Guanjun, chefe do departamento de algoritmos de IA na unidade de negócios Qwen Alibaba, apresentou este conceito em 22 de outubro no Congresso Nacional Chinês de Computação (CNCC) em Chengdu.

Jiang dividiu a evolução dos aplicativos de IA em três estágios: chat, agente e assistente. No estágio de chat, a IA responde às solicitações dos usuários. No estágio de agente, o sistema executa as tarefas designadas. O assistente, para onde a indústria está caminhando, combina conhecimento profissional com o contexto pessoal do usuário, planeja ações em torno dos objetivos do usuário e detecta necessidades não percebidas por ele. Ele enfatizou que um verdadeiro agente pessoal deve agregar valor adicional e oferecer um serviço proativo e personalizado.

Ele supôs que, teoricamente, um agente pessoal é capaz de resolver quase todos os problemas cotidianos nas áreas de trabalho, estudo e vida pessoal. No entanto, o principal obstáculo é a capacidade do sistema de correlacionar suas capacidades com o caminho ótimo para resolver cada problema específico.

Abordagem ao desenvolvimento do modelo

Quanto ao modelo, a Qwen foca na execução estável de tarefas. A equipe desenvolveu o chamado mapa de necessidades do usuário, abrangendo mais de 30 grandes indústrias, e o detalhou em mais de 8000 requisitos atômicos de capacidade do modelo. Para avaliar e ajustar o modelo, especialistas do setor foram envolvidos.

Mecanismo de memória

Jiang observou que o agente pessoal deve garantir uma compreensão de longo prazo do usuário, evitando o simples acúmulo de histórico de conversas, o que aumenta o ruído e os custos computacionais. A Qwen constrói sua memória com base no grau de interconexão dos eventos, armazenando-os e recuperando-os em diferentes níveis. Por exemplo, um assistente que se lembra que um usuário idoso mencionou sua aposentadoria poderá dar um conselho mais apropriado quando a mesma família perguntar mais tarde sobre a busca de emprego de um filho.

Papel do ecossistema

Em relação ao ecossistema, Jiang afirmou que, à medida que os modelos e os métodos de gerenciamento melhoram, a habilidade de conectar e coordenar serviços externos torna-se decisiva. A Qwen cria um sistema aberto orientado a modelos de serviços que integra conhecimento profissional, ferramentas, habilidades setoriais e agentes de terceiros, além de se conectar ao comércio eletrônico, serviços locais, saúde e educação.

Em sua visão, esses três elementos se unem para fornecer atendimento proativo: a memória fornece informações pessoais, o modelo usa conhecimento especializado para determinar necessidades e planejamento, e o ecossistema executa a ação, por exemplo, monitorando o cronograma de reabilitação de um paciente ou sinalizando novos riscos nas finanças do usuário. Este relatório representa a descrição pública mais detalhada da concepção técnica por trás do Qwen Go! agente pessoal, que a Alibaba lançou para registro neste mês.

A OpenAI está estendendo sua presença no setor de nuvem ao integrar seus modelos de inteligência artificial (IA) na infraestrutura do Google Cloud, o que aumenta a disponibilidade de suas tecnologias para desenvolvedores e corporações.

Este novo acordo estabelece que os modelos GPT-6 Astra, GPT-6.1 Sol e GPT-6 Luna estarão disponíveis no catálogo Model Garden do Google Cloud. Esta movimentação marca outro avanço da criadora do ChatGPT para além da colaboração existente com a Microsoft.

Conforme anunciado nesta quarta-feira (21), esses modelos estão sendo oferecidos em fase de testes (preview) para um grupo específico de clientes empresariais. Além disso, a integração possibilitará que desenvolvedores usem as APIs do Google Cloud e liguem fluxos de trabalho locais, como o Codex CLI e Desktop, à plataforma Gemini para realizar inferências.

Esta parceria fortalece a posição da OpenAI entre os maiores provedores de infraestrutura de nuvem. Anteriormente, a empresa já havia sinalizado planos para colocar seus modelos na Amazon Web Services (AWS), após o término do período de exclusividade da Microsoft sobre sua propriedade intelectual.

O Google Cloud irá incorporar três modelos da OpenAI ao seu Model Garden, um catálogo que agrega ofertas próprias, de terceiros e de código aberto. A intenção é dar às empresas a liberdade de selecionar a tecnologia mais apropriada para cada necessidade, considerando métricas como custo, desempenho e velocidade de resposta.

Os modelos lançados são listados no anúncio. Segundo o Google Cloud, a estratégia visa permitir que as companhias troquem entre diferentes modelos conforme a exigência de cada aplicação, evitando a dependência de uma única solução para todas as tarefas. O catálogo, que já contém mais de 200 modelos, passará a oferecer acesso aos três principais grandes modelos de linguagem de código fechado em uma única plataforma de IA empresarial.

A colaboração também inclui a inserção comercial dos modelos da OpenAI no Google Cloud Marketplace. Isso significa que o consumo será unificado em uma única fatura do Google Cloud, permitindo que os gastos sejam alocados em compromissos de nuvem pré-existentes ou nos Planos de Economia Flexíveis da plataforma. O propósito é simplificar a aquisição e permitir que as empresas distribuam suas cargas de trabalho entre diversos modelos sem a necessidade de múltiplos contratos com fornecedores distintos.

Thomas Kurian, CEO do Google Cloud, declarou em um comunicado que a meta da empresa é fornecer uma vasta gama de modelos para que os clientes possam optar pela melhor opção para cada atividade, priorizando a qualidade e a diminuição de despesas. Greg Brockman, presidente e cofundador da OpenAI, ressaltou a relevância desta parceria para tornar os modelos mais avançados da companhia e o Codex acessíveis nos ambientes onde os clientes já desenvolvem suas aplicações.

O anúncio também detalhou as salvaguardas de segurança e governança aplicáveis à execução dos modelos da OpenAI na infraestrutura do Google Cloud. A empresa garante que os dados dos clientes, incluindo prompts, contextos e resultados, permanecerão dentro do perímetro de dados designado e não serão usados para treinar modelos fundamentais. Opções de retenção zero de dados (ZDR) estão programadas para serem implementadas futuramente.

Os modelos da OpenAI rodarão em infraestrutura dedicada do Google Cloud. Adicionalmente, há previsão de disponibilização futura de recursos de computação confidencial. O tráfego será gerenciado por *gateways* isolados e protegidos, enquanto mecanismos de identidade autenticada, registros de auditoria e controles de segurança de rede permitirão aos administradores monitorar as interações com os modelos e agentes de IA. Tais garantias compõem as condições estabelecidas pelo Google Cloud para o uso empresarial de modelos de terceiros em sua infraestrutura.

Embora os modelos já estejam disponíveis em versão de teste para clientes empresariais selecionados, outras integrações estão planejadas. Nas próximas semanas, os modelos da OpenAI devem ser integrados ao Google Antigravity, ferramenta de programação do Google, e ao Gemini para empresas, ampliando os cenários de trabalho para desenvolvedores e organizações.

A OpenAI e o Google já possuíam um relacionamento comercial prévio; no ano passado, a criadora do ChatGPT utilizava a infraestrutura do Google Cloud para operar o ChatGPT e sua API. Essa expansão da parceria ocorre em um momento de crescimento dos negócios de nuvem do Google. No segundo trimestre, o crescimento anualizado da receita do segmento atingiu aproximadamente 82%, comparado a 63% no primeiro trimestre. Enquanto isso, a AWS registrou um crescimento de 37%, e a Microsoft apresentou uma expansão de 42% no mesmo período. A crescente procura por chips personalizados e modelos de IA impulsionou o Google Cloud.

Fundada em 2015, a OpenAI surgiu, em parte, como uma alternativa à concentração de pesquisas em IA em empresas como o Google. Em 2017, pesquisadores da organização publicaram um artigo acadêmico sobre a arquitetura Transformer, fundamental para o avanço da tecnologia. Posteriormente, a OpenAI popularizou a IA generativa com o lançamento do ChatGPT. Atualmente, a empresa busca captação de investimentos com uma avaliação de US$ 1,4 trilhão (aproximadamente R$ 7,56 trilhões) e planeja realizar uma Oferta Pública Inicial de Ações (IPO).

Com a chegada dos modelos ao Google Cloud, a OpenAI diversifica seus canais de distribuição tecnológica, alcançando clientes corporativos através das três principais plataformas de infraestrutura de nuvem.