Temas de tendência — 2026.2

Como esta lista foi feita

Foram lidas as 659 escolhas que a turma fez nas duas unidades — as 50, as 5 e a 1 de cada entrega —, os 13 documentos de método e os 12 documentos de fontes, sobre um catálogo comum de 5.776 ferramentas trazidas por 8 varreduras de inspiração e 6 de desenvolvimento.

O que se procurou não foi "o que apareceu mais", mas o que, dentro do que apareceu, rompe alguma coisa. Tecnologia madura foi deixada de fora de propósito: three.js, Godot, OpenCV, PyTorch, FastAPI e Leaflet estão no catálogo e não estão nesta lista, porque são o chão em que as tendências pisam, não a tendência. A régua foi: isto muda o que é possível fazer, ou só faz mais rápido o que já se fazia? Só entrou o que passa na primeira.

Cada tema abaixo tem o mesmo esqueleto:

• A disrupção-raiz — o que rompe, e por que agora.
• O que a turma trouxe — as ferramentas do catálogo que são o sinal, citadas pela varredura de onde vieram. É a evidência de que o tema não é invenção minha.
• Onde passa a linha entre maduro e emergente — para a skill de cada um saber o que recusar.
• Perguntas que mobilizam a roda — provocações de 1ª, 2ª e 3ª ordem. Não são respostas.
• Sinais fracos e wildcards — o que quase não aparece mas mudaria o mapa.
• Fronteira com os vizinhos — para dois alunos não fazerem o mesmo mapa com nomes diferentes.
• Para a sua IA — termos, entidades e fontes para a varredura do mapa.

Regras de escolha: um tema por pessoa, sem repetição. Dá para propor tema fora da lista, com aprovação, desde que passe na mesma régua. A escolha é ao vivo na aula de 10/09, primeiro a escolher fica com ele.

Sobre o método: a Roda dos Futuros é a proposta e a defesa do professor. Cada aluno pode trazer outro método, desde que seja pelo menos tão bom para explorar consequências encadeadas — e que a skill dele diga por quê.

Os 19 temas, em um olhar

1 · Programação agêntica: o desenvolvedor vira orquestrador

A disrupção-raiz. Escrever código deixou de ser o gargalo. O agente lê o repositório, planeja, edita vários arquivos, roda os testes, abre o PR. O que sobra para o humano é especificar, verificar e responder pelo resultado — e uma técnica nova, que quase nenhum currículo ensina: a de construir com o agente. Não é autocompletar melhor. É outro ofício.

Por que agora: os modelos passaram a sustentar sessões longas com ferramentas; a interface virou o terminal, não o editor; e apareceu uma camada de skills e harnesses — instruções empacotadas que o agente carrega — que transforma prompt em software.

O que a turma trouxe. É o tema com mais evidência do catálogo inteiro. A escolha nº 1 da varredura sobre IA para programação foi google/agents-cli, "CLI e skills que transformam qualquer assistente de código num especialista em criar, avaliar e implantar agentes". A escolha nº 1 de desenvolvimento da varredura de storytelling foi claude-code — um aluno de mundos virtuais escolheu, entre 500 bibliotecas, o agente de código. Ao redor: cline, plandex, @github/copilot (CLI), charmbracelet/crush, openinterpreter, agentty (um binário estático, qualquer modelo), jrswab/axe (agentes de propósito único em TOML, disparados de pipe, git hook ou cron), JetBrains/junie, aider, opencode, kilocode, GPT Engineer. E a camada de cima: three-man-team (Arquiteto, Construtor, Revisor), oh-my-agent (harness que verifica o trabalho por artefatos), OpenAgentsControl (plan-first com aprovação), HarnessRouter e o "Unified Harness Protocol" — uma API para rodar Codex, Claude Code, Hermes e outros por uma interface só. NVIDIA/skills e agentskills/agentskills mostram skills virando produto.

Onde passa a linha. Autocompletar de IDE é maduro. Chat que explica código é maduro. O emergente é o agente que age — executa, abre PR, coordena outros agentes — e a infraestrutura que nasce para governar isso (harness, skill, protocolo).

Perguntas que mobilizam a roda.

• 1ª ordem: se o custo de escrever código cai perto de zero, o que acontece com o tamanho dos projetos? Com o número de projetos? Com o que se ensina num curso de computação?
• 2ª ordem: se todo mundo produz dez vezes mais código, quem revisa? A revisão vira o gargalo novo? O que acontece com a dívida técnica quando ninguém leu o que foi escrito?
• 3ª ordem: se o software fica barato e abundante, o que muda no valor de uma empresa de software? No emprego de quem entra hoje na faculdade? Na relação entre quem sabe programar e quem sabe especificar?

Sinais fracos e wildcards. vibe-log e claude-tap — ferramentas para inspecionar o que o agente fez; a auditoria do processo pode virar mercado. Um wildcard: um incidente grave causado por agente autônomo em produção que leve a regulação de "quem responde pelo código".

Fronteira com os vizinhos. Segurança e contenção do agente é o tema 2. Memória, observabilidade e avaliação é o tema 3. Aqui o objeto é o ofício de programar e o que acontece com ele.

Para a sua IA. Termos: agentic coding, coding agent, harness, agent skills, MCP server, multi-agent development, spec-driven development, plan-first, terminal agent. Entidades: Claude Code, Codex CLI, Cursor, Cline, Aider, OpenCode, Copilot CLI, Gemini CLI, Hermes. Fontes além do GitHub: changelogs dos fabricantes, Hacker News, SWE-bench e Terminal-Bench (para medir a curva), pesquisas de uso (Stack Overflow Survey, JetBrains State of Developer Ecosystem).

2 · Contenção, segurança e identidade de agentes autônomos

A disrupção-raiz. Um agente que executa comandos, navega e chama APIs é um ator no mundo — e o mundo não estava preparado para atores que não são pessoas. Aparecem, ao mesmo tempo, o problema (injeção de prompt, comando destrutivo, exfiltração de segredo, agente se passando por humano) e uma indústria inteira de resposta: sandboxes, guardrails, detectores, e o mais revelador de todos — identidade para agentes.

Por que agora: os agentes saíram do chat e ganharam mãos. Cada mão nova é uma superfície de ataque nova.

O que a turma trouxe. Da varredura sobre IA para programação: arrakis (sandbox em MicroVM com backtracking), SWE-ReX (execução isolada), bromure, VibePod (agentes em contêiner com métricas e rastreio de tráfego HTTP), rivet.dev/agentOS (um sistema operacional virtual por agente, isolamento WebAssembly, "92 vezes mais rápido que uma frota de microVMs"), destructive_command_guard, cc-safety-net (hook que bloqueia comando destrutivo e acesso a segredo antes de executar, para doze agentes diferentes), securitycards (guia de segurança por biblioteca e versão para o agente), aislop e skylos (caçam o lixo que o agente deixa — código morto, erro engolido, segredo). Da varredura sobre IA/mídia/interação: PromptTrace — sete laboratórios de injeção de prompt e um CTF de quinze níveis; Foil — SDK que detecta agentes de IA e bots; claude-tap — intercepta e inspeciona o tráfego de API do agente. E o sinal mais forte, vindo de onde ninguém esperava — da varredura sobre autenticação sem terceiros: @better-auth/utils traz um "Agent Auth Protocol": identidade de agente, registro e autorização baseada em capacidades. Agentes estão ganhando conta.

Onde passa a linha. Firewall, antivírus, OAuth para humanos: maduros. O emergente é tudo que trata o agente como principal de segurança — que precisa de identidade, permissão, isolamento e trilha de auditoria próprios.

Perguntas que mobilizam a roda.

• 1ª ordem: se o agente precisa de identidade, quem a emite? Ela é do usuário, do modelo, do fabricante? O que acontece quando dois agentes de pessoas diferentes se encontram?
• 2ª ordem: se sites passam a distinguir humano de agente (e cobrar diferente, ou bloquear), o que acontece com quem depende de agente para acessar — pessoa com deficiência, por exemplo? Nasce um mercado de "parecer humano"?
• 3ª ordem: se o agente responde por atos com sua própria identidade, ele tem responsabilidade jurídica? Seguro? Reputação transferível entre plataformas?

Sinais fracos e wildcards. agentOS em WebAssembly sugere que o isolamento pode ficar barato o bastante para cada tarefa rodar em seu próprio mundo. Wildcard: o primeiro processo judicial contra um agente, não contra seu dono.

Fronteira com os vizinhos. O ofício de programar com agentes é o tema 1. Se o agente acertou — avaliação e observabilidade — é o tema 3. Identidade humana sem terceiros (passkeys) é o tema 17. Aqui o objeto é conter e identificar a máquina que age.

Para a sua IA. Termos: agent sandbox, prompt injection, agent identity, agent authentication, bot detection, agent guardrails, capability-based authorization, MicroVM, WebAssembly isolation. Entidades: OWASP Top 10 for LLM Applications, Agent Auth Protocol, E2B, Firecracker, gVisor, Cloudflare (bot management e "AI crawlers"). Fontes: relatórios de segurança dos fabricantes de modelo, CVE, papers de red-teaming, o próprio PromptTrace.

3 · A infraestrutura de confiança: memória, observabilidade e avaliação de agentes

A disrupção-raiz. Se a máquina fabrica o produto, avaliar o produto mede a máquina. A pergunta muda de "o que foi entregue?" para "por que isso está certo?" — e isso exige ver o caminho: cada chamada, cada decisão, cada tentativa que falhou. Ao mesmo tempo, o agente que lembra entre sessões deixa de ser ferramenta e vira algo que acumula: contexto, decisões, erros já cometidos. Memória e auditoria são as duas faces de uma mesma infraestrutura: a que permite confiar num sistema que ninguém consegue ler por inteiro.

Por que agora: os agentes ficaram bons o bastante para ninguém conferir tudo, e caros o bastante em contexto para que "lembrar" precise ser engenharia.

O que a turma trouxe. Memória, da varredura sobre IA para programação: projectmem ("registra tentativas, correções e decisões, e avisa o agente antes que ele repita uma abordagem que já falhou"), deja-vu (indexa meses de sessões que os agentes já gravaram em disco, sem LLM, um binário Go), memtrace (grafo bitemporal, zero chamadas a LLM), lean-ctx ("controla o que a IA pode ver — 60 a 90% menos tokens"), sigmap, cased/kit, codegraph-rust, airweave, cocoindex, Hindsight (memória de longo prazo). Observabilidade e avaliação, da varredura sobre IA/mídia/interação: langfuse, opik, Phoenix, MLflow, Weights & Biases, promptfoo (testa prompts, agentes e RAGs; red-teaming), vibe-log, agent-qa (QA que aprende a cada execução), MathEval (30 mil problemas), e Nof1 — cada modelo recebe dez mil dólares de dinheiro real e opera no mercado com o mesmo prompt. Da varredura sobre simulação: Rath (grava cada execução como sessão auditável e comparável), Parseable (lago de telemetria de agentes), Agnost (extrai falha silenciosa e frustração das conversas reais), agent-inspect (coeficiente de Gini da simulação em tempo real).

Onde passa a linha. Logs e métricas de aplicação são maduros. Teste unitário é maduro. O emergente é a avaliação de sistemas não determinísticos — em que rodar duas vezes dá dois resultados — e a memória que atravessa sessões e ferramentas.

Perguntas que mobilizam a roda.

• 1ª ordem: se o agente lembra tudo o que você já pediu, o que acontece com a privacidade entre projetos? Entre pessoas na mesma equipe? Entre empregos?
• 2ª ordem: se a avaliação de IA vira profissão (o "avaliador" que certifica que o sistema presta), quem certifica o avaliador? Surge uma auditoria de IA como surgiu a auditoria contábil?
• 3ª ordem: se um sistema com memória de anos fica "melhor" do que um novo, a memória vira o ativo — e trocar de fornecedor vira impossível? A memória do agente é sua ou da plataforma?

Sinais fracos e wildcards. Nof1 é o sinal mais duro: avaliação com consequência real, em dinheiro. Wildcard: uma exigência regulatória de trilha de auditoria para toda decisão tomada por IA em serviço público.

Fronteira com os vizinhos. Conter o agente é o tema 2. O ofício de programar com ele é o tema 1. Aqui o objeto é saber o que o agente sabe e conferir o que ele fez.

Para a sua IA. Termos: LLM observability, agent memory, long-term memory, agent evaluation, evals, LLM-as-judge, trace, replay, deterministic replay, context engineering, token reduction. Entidades: LangSmith, Langfuse, Arize Phoenix, Braintrust, OpenTelemetry GenAI semantic conventions, Mem0, Letta, Zep. Fontes: documentação dos frameworks, benchmarks públicos, papers sobre avaliação de agentes (SWE-bench, τ-bench, GAIA).

4 · A internet agêntica: quando o usuário é uma máquina

A disrupção-raiz. A web foi desenhada para olhos humanos. Está sendo reorganizada para agentes: llms.txt em vez de página, MCP em vez de API REST documentada para pessoas, "prontidão agêntica" como métrica de um site. Quando o principal visitante de uma página é um programa, muda o que se publica, como se cobra e para quem se otimiza.

Por que agora: o Model Context Protocol virou o conector universal em menos de dois anos; os fabricantes de agente passaram a navegar; e sites começaram a reagir — ora abrindo portas para máquinas, ora fechando.

O que a turma trouxe. Model Context Protocol foi destaque na varredura sobre IA/mídia/ interação. Not Human Search — "motor de busca para agentes, indexa 9.000+ ferramentas e APIs, pontua cada uma em prontidão agêntica: llms.txt, OpenAPI, MCP, ai-plugin.json". Bonnard — MCP governado e multi-tenant sobre o data warehouse do cliente. Da varredura de desenvolvimento em IA: uma explosão de MCP servers — photoshop-mcp (118 ferramentas para controlar o Photoshop por linguagem natural), mcp-server-hedra, mcp-image, gemini-multimodal-mcp, overture-mcp (visualizar o plano do agente antes que ele escreva código), openrouter-mcp (consenso entre modelos), atlassian-mcp-server (oficial). manim-web-mcp. Composio e ACI.dev ("600+ ferramentas em qualquer IDE agêntica por um MCP unificado"), Klavis. Do outro lado, Foil detecta agentes — o mesmo sinal do tema 2, visto de outro ângulo: a web decidindo quem entra. E o reverso: x402-flight-search — busca de voos com pagamento por requisição pelo protocolo x402, feita para ser consumida por máquina.

Onde passa a linha. APIs REST, SDKs, scraping: maduros. O emergente é a camada de protocolo e de descoberta feita para agentes — e a bifurcação entre sites que se abrem e sites que se fecham.

Perguntas que mobilizam a roda.

• 1ª ordem: se o agente lê o site no seu lugar, o que acontece com a publicidade? Com o design de interface? Com o SEO — vira "AEO", otimização para agentes?
• 2ª ordem: se a página deixa de ter valor porque ninguém a vê, quem paga pelo conteúdo que alimenta o agente? Sites passam a cobrar por requisição de máquina (o que x402 já faz)?
• 3ª ordem: se a web se divide em "para humanos" e "para máquinas", o que acontece com a web aberta? Com o acesso de quem não tem agente? Com a noção de "visitar um site"?

Sinais fracos e wildcards. Not Human Search pontuando sites por prontidão agêntica é um ranking novo nascendo — o PageRank da era dos agentes. Wildcard: um grande portal bloquear todos os agentes e a audiência não notar.

Fronteira com os vizinhos. Identidade e detecção de agentes é o tema 2 (o lado da segurança). Pagamento e comércio por agentes é o tema 5. Aqui o objeto é a web como plataforma sendo reprojetada para máquinas.

Para a sua IA. Termos: Model Context Protocol, llms.txt, agentic web, agent-ready, machine-readable web, AI crawler, robots.txt AI, Web Bot Auth, HTTP 402, pay-per-crawl. Entidades: Anthropic (MCP), Cloudflare (pay-per-crawl, AI Audit), OpenAI (Operator/ChatGPT Agent), Google (Agent2Agent), Not Human Search. Fontes: especificações de protocolo, blogs de infraestrutura (Cloudflare, Vercel), Hacker News, discussões em W3C/IETF.

5 · Agentes com carteira: comércio agêntico e mercados de máquinas

A disrupção-raiz. Um agente que pode pagar é uma coisa diferente de um agente que pode ler. Do lado do consumidor: a IA que pesquisa a passagem, compara, negocia e compra. Do lado dos mercados: modelos operando com dinheiro real, agentes negociando entre si, empresas simuladas. O dinheiro é a última fronteira da agência — e está sendo cruzada.

Por que agora: protocolos de pagamento máquina-a-máquina (HTTP 402 revivido), APIs de reserva abertas a programas, e a primeira geração de benchmarks em que o resultado é medido em dólares, não em pontos.

O que a turma trouxe. A varredura inteira sobre voos e milhas é um catálogo do substrato do comércio agêntico em viagens: duffel (buscar, reservar e gerenciar voos por API), smiles (voos com milhas por API), FlightReserveAPI, amadeus, skyscanner, Cheap_Flight_SMS_Alert (monitora e avisa), FlyClaw (agrega quatro fontes), dezenas de scrapers para onde a API oficial não chega, e x402-flight-search — "cobra por consulta". Da varredura sobre IA/mídia/interação: Nof1 — modelos com dez mil dólares reais cada, mercados reais, prompt idêntico; Cod3x — estratégias de trading multiagente sem código; Coinugget; Hindsight para "agentes de trading com memória persistente". Da varredura sobre simulação: Wall Street of AI Agents (corretora povoada por agentes), Agent Valley (30 empresas de IA em 8 segmentos, valuations e falências), MagiCrew (agentes como funcionários digitais com acesso a ERP e CRM). Da varredura sobre bem-estar: Pinky-Pact — apostas em cripto como compromisso de hábito, com testemunhas.

Onde passa a linha. E-commerce, pagamento online, comparador de preços: maduros. O emergente é o agente como parte contratante — que escolhe, paga e responde — e a infraestrutura que nasce para isso.

Perguntas que mobilizam a roda.

• 1ª ordem: se o agente compra a passagem, para quem a companhia aérea vende — para a pessoa ou para o agente? O que acontece com programa de fidelidade quando o agente troca de companhia sem lealdade nenhuma?
• 2ª ordem: se agentes negociam com agentes, a que velocidade o preço muda? Reaparece o problema do trading de alta frequência, agora no varejo?
• 3ª ordem: se um agente age com dinheiro do dono e erra, de quem é o prejuízo? Nasce o seguro para agentes? Nasce um "score de crédito" para agentes?

Sinais fracos e wildcards. Pinky-Pact mostra dinheiro sendo usado como mecanismo de compromisso pessoal — cripto como fricção comportamental. Wildcard: uma companhia aérea lançar tarifa exclusiva para agentes, mais barata, porque agente não liga para o call center.

Fronteira com os vizinhos. A web reprojetada para agentes é o tema 4 (protocolo e descoberta). Mercados simulados como instrumento de pesquisa são o tema 6. Aqui o objeto é dinheiro nas mãos de máquinas — comércio, mercado, trabalho pago.

Para a sua IA. Termos: agentic commerce, agent payments, x402, machine-to-machine payments, AI agent trading, autonomous procurement, agent wallet, agentic booking. Entidades: Duffel, Amadeus for Developers, Stripe (agent toolkit), Coinbase (x402), Visa/ Mastercard (agentic commerce), Nof1, Skyfire. Fontes: anúncios de bandeiras de cartão e processadores, blogs de fintech, Hacker News, o próprio catálogo de APIs de viagem.

6 · Sociedades simuladas: a simulação como instrumento de investigação

A disrupção-raiz. Colocar uma sociedade de agentes num ambiente controlado, rodar possibilidades e observar o que emerge. Não é jogo, não é produtividade: é instrumento — o equivalente, para ciências sociais e para design de plataforma, do que o túnel de vento é para a aerodinâmica. Testa-se a política antes de aplicá-la, o algoritmo de recomendação antes de lançá-lo, a dinâmica de desinformação antes que ela aconteça.

Por que agora: em 2023 um experimento com 25 agentes numa cidade virtual organizou uma festa sem roteiro. Em 2026 há plataformas declarando um milhão de agentes.

O que a turma trouxe. A varredura inteira de um aluno é sobre isto, com critérios explícitos: múltiplos agentes se afetando, dá para ver por dentro, ambiente configurável, produz dado analisável. A escolha nº 1: Generative Agents (agentes que percebem o mundo por captura de imagem e consultam o próprio modelo para decidir). Os destaques: Argentor (dez personagens com diário próprio numa cidade, "esquecem de comer"), Luvoire (grade 60×60, até 10 mil agentes, replay determinístico, artefatos por hash SHA256), y-not.social (uma rede social inteira povoada por agentes, para estudar recomendação e desinformação), Rath. Ao redor: OASIS (interação social em escala declarada de um milhão de agentes), NeuroForge (rede fechada onde agentes de autores diferentes se encontram), DisasterReliefOps (coordenação sob escassez), agent-inspect (Gini, riqueza, poder em tempo real), Gestalt Village (a vila roda inteira no navegador, sem rede). E um achado do próprio aluno, medido: de 7.776 anúncios em dois dos maiores diretórios comerciais de IA, dois eram sobre simulação. "É o formato do mercado: diretório vende produtividade; simulação é instrumento de investigação."

Onde passa a linha. Modelagem baseada em agentes clássica (NetLogo, regras fixas) é madura. O emergente é o agente com modelo de linguagem — memória, personalidade, linguagem natural entre eles — e a escala de milhares a milhões.

Perguntas que mobilizam a roda.

• 1ª ordem: se dá para simular uma rede social antes de lançá-la, o que muda no design de plataforma? Vira obrigatório, como teste de colisão para carro?
• 2ª ordem: se governos simulam políticas com sociedades sintéticas, quem valida que a sociedade sintética se parece com a real? O viés do modelo vira viés da política?
• 3ª ordem: se a simulação fica boa o bastante, o que separa "usuário sintético" de pesquisa com pessoas? A pesquisa de opinião acaba? A ética de pesquisa se aplica a agentes?

Sinais fracos e wildcards. Gestalt Village rodando no navegador é sinal de que a simulação pode ficar barata e pessoal. Wildcard: um resultado de simulação ser usado como evidência em decisão pública — e estar errado.

Fronteira com os vizinhos. Personagens autônomos em jogos são o tema 7. Mercados de máquinas com dinheiro real são o tema 5. Agentes com corpo no mundo físico são o tema 9. Aqui o objeto é a simulação social como método.

Para a sua IA. Termos: generative agents, LLM-based agent simulation, social simulation, synthetic users, synthetic population, emergent behavior, agent-based modeling LLM, digital twin society. Entidades: Stanford Generative Agents (Park et al., 2023), OASIS (CAMEL-AI), Luvoire, AgentSociety, Concordia (DeepMind). Fontes: arXiv (cs.MA, cs.CY), Hugging Face Papers, itch.io (jams de NPC), blogs dos laboratórios.

7 · NPCs generativos e mundos vivos

A disrupção-raiz. O personagem não jogável deixa de ser roteiro e vira agente: entende objetivos, usa o que o jogo oferece, inspeciona o resultado das próprias ações, revisa o plano. O mundo continua existindo quando o jogador sai. Isso rompe o contrato básico do design de jogos — o de que o designer controla o que pode acontecer.

Por que agora: modelos pequenos o bastante para rodar dentro de um jogo, e runtimes que os conectam às regras do mundo.

O que a turma trouxe. Da varredura sobre simulação: opengameagent ("runtime aberto para jogos em que os personagens entendem objetivos, usam as capacidades do jogo, inspecionam o resultado das próprias ações, revisam planos"), Thistle Gulch (vila em que os personagens agem sozinhos, com API Python para intervir de fora), Retail Mage (jogo comercial na Steam, clientes movidos por IA generativa com pedidos improváveis), Eastshore (aldeões conversam entre si enquanto sobrevivem), Vantage Digital Labs (diálogo de NPC como serviço, multi- idioma), PastPort (personagem histórico com voz). E o marco datado: uma reportagem de fevereiro de 2021 sobre um NPC no Modbox que ouvia, pensava com GPT-3 e falava — o momento em que isso deixou de ser hipótese. Da varredura sobre storytelling: dialogic, YarnSpinner, renpy — as ferramentas de diálogo roteirizado, que são exatamente o que o NPC generativo substitui. Da varredura sobre visão/robótica: Skyvern (agente que navega por visão), sinal de que "perceber a tela" já é técnica.

Onde passa a linha. Árvore de diálogo, máquina de estados de comportamento, behavior tree: maduros. O emergente é o personagem com modelo de linguagem, memória e agência dentro das regras do mundo — e o que isso faz com o design.

Perguntas que mobilizam a roda.

• 1ª ordem: se o NPC improvisa, como se testa um jogo? Como se garante que ele não diga o que não deve? O que é "bug" num personagem que decide?
• 2ª ordem: se o personagem lembra do jogador entre sessões, o jogo vira relação? O que acontece quando o jogo acaba — ou quando o servidor desliga?
• 3ª ordem: se mundos vivos continuam sem jogador, o que separa jogo de simulação de sociedade (tema 6)? De companheiro digital (tema 19)? O gênero "jogo" sobrevive?

Sinais fracos e wildcards. Retail Mage na Steam é a prova de que já é produto, não só pesquisa. Wildcard: um NPC generativo virar celebridade — com fãs, sem autor.

Fronteira com os vizinhos. Simulação social como método é o tema 6. A história gerada — narrativa, coautoria, novela visual a partir de uma frase — é o tema 8. Aqui o objeto é o personagem autônomo dentro de um mundo com regras.

Para a sua IA. Termos: generative NPC, LLM NPC, AI-native game, agent runtime for games, emergent narrative, living world, procedural dialogue, Inworld, Convai, Smart NPCs. Entidades: Inworld AI, Convai, NVIDIA ACE, Fable (Thistle Gulch), opengameagent, Ubisoft (NEO NPC). Fontes: itch.io (jams de NPC com IA), Steam, GDC Vault, blogs de estúdio, Hacker News.

8 · Narrativa gerativa e coautoria

A disrupção-raiz. Uma frase vira uma novela visual jogável, com elenco, cenas, arte e diálogo. Um roteiro vira um vídeo animado. A tradução acontece sobreposta, em tempo real, enquanto se joga em outra língua. O custo de contar cai perto de zero — e a pergunta de quem é o autor, e do que é uma obra, fica sem chão.

Por que agora: os modelos multimodais fecharam o ciclo texto → imagem → som → vídeo num pipeline só, e as ferramentas de narrativa interativa — que existem há décadas — viraram alvo natural de geração.

O que a turma trouxe. Da varredura sobre simulação: mangobox.ai — "recebe uma frase descrevendo a situação e gera uma novela visual jogável, criando elenco, cenas, arte e as conversas". Da varredura sobre storytelling e mundos virtuais: AIComicBuilder (roteiro → quadrinho animado com design de personagem, storyboard e síntese de vídeo), LunaTranslator (captura o texto da tela de um jogo por OCR ou gancho de memória e devolve tradução sobreposta), e toda a linhagem que a geração vai absorver ou transformar: renpy, Monogatari, inform (Inform 7), Arrow (narrativa não linear), YarnSpinner, dialogic, chronicler (worldbuilding offline em Markdown), Fantasy-Map-Generator. Da amostra do professor: Pika e Luma para o vídeo curto por prompt. Da varredura de desenvolvimento em IA: ChatTTS (fala gerativa para diálogo cotidiano), Bark.

Onde passa a linha. Engine de novela visual, ferramenta de diálogo ramificado, editor de mapa: maduros. O emergente é a geração do artefato narrativo inteiro a partir de uma intenção curta — e a coautoria humano-máquina como modo normal de escrever.

Perguntas que mobilizam a roda.

• 1ª ordem: se qualquer um gera uma novela visual em minutos, o que acontece com o valor de uma? Com o mercado de escritores de jogo? Com a curadoria?
• 2ª ordem: se a história se adapta a cada leitor, ainda existe "a obra"? Duas pessoas podem discutir um livro que leram em versões diferentes?
• 3ª ordem: se a tradução é instantânea e sobreposta, o que acontece com a localização como indústria? Com a ideia de que uma obra tem uma língua de origem?

Sinais fracos e wildcards. LunaTranslator é pequeno e enorme ao mesmo tempo: obra em japonês consumida em português sem ninguém ter traduzido. Wildcard: um best-seller assumido como coautoria com IA ganhar um prêmio literário — ou ser barrado dele.

Fronteira com os vizinhos. O personagem que age dentro de um mundo é o tema 7. A geração de vídeo e imagem como mídia (controle, qualidade, autoria visual) é o tema 12. Design procedural (regras, não histórias) é o tema 14. Aqui o objeto é a história como coisa gerada e o que isso faz com autoria.

Para a sua IA. Termos: generative storytelling, AI visual novel, interactive fiction AI, co-writing, AI comics, script-to-video, real-time translation overlay, procedural narrative. Entidades: Mangobox, Inworld, Character.AI (narrativa), NovelAI, AI Dungeon (marco histórico), Ren'Py, Inform, Twine. Fontes: itch.io, arXiv (cs.CL narrativa), Hugging Face Spaces, fóruns de ficção interativa (IFDB, intfiction.org).

9 · Agentes corporificados, IA física e modelos de mundo

A disrupção-raiz. A IA sai da tela e ganha corpo: robô, drone, carro. E a técnica que permite isso é o simulador — treinar milhões de vezes num mundo sintético antes de tocar o real (sim-to-real) — e, mais recentemente, o modelo de mundo: um modelo que gera o ambiente em vez de apenas renderizá-lo. O robô que aprende num mundo que a IA inventou.

Por que agora: simuladores físicos acelerados por GPU, modelos de mundo abertos (NVIDIA Cosmos), e agentes generalistas que seguem instruções em linguagem natural em mundos 3D que nunca viram.

O que a turma trouxe. É a varredura mais densa do catálogo em número de ferramentas (241 itens de "sistemas embarcados/navegação" só numa entrega). A escolha nº 1 de desenvolvimento foi MetaDrive (simulador de direção leve). Os destaques: IsaacLab (aprendizado de robô sobre Isaac Sim), AirSim (veículos autônomos sobre Unreal/Unity), drake (verificação de sistemas robóticos), MONAI (imagem médica). Ao redor: MuJoCo, Genesis ("plataforma de simulação para robótica de uso geral e IA encarnada"), habitat-sim e habitat-lab (embodied AI, sim2real), newton (física em GPU sobre NVIDIA Warp), PhysX, Apollo (condução autônoma), MoveIt 2, OMPL, pinocchio, MAVLink (drones), Lanelet2, OpenVINS (navegação visual-inercial), RT-Thread (RTOS), e NVIDIA Cosmos — "modelos do mundo, conjuntos de dados e ferramentas para desenvolver IA física". Da varredura sobre simulação: SIMA (DeepMind — agente generalista que segue instruções em vários jogos 3D sem acesso ao código) e ROSClaw ("conecta o raciocínio do modelo a capacidades de robô reais, mantendo consciência do corpo físico do agente"). E um wildcard trazido sem querer: Advanced Drone Swarm Telemetry — resgate em incêndio por enxame de drones.

Onde passa a linha. ROS, planejamento de trajetória, SLAM: maduros. O emergente é o modelo de mundo gerativo, o agente generalista que transfere entre ambientes, e a simulação como lugar onde a maior parte do aprendizado acontece.

Perguntas que mobilizam a roda.

• 1ª ordem: se o robô aprende em mundo simulado, o que acontece quando o mundo real diverge? Quem responde pelo erro — quem fez o simulador, o modelo ou o robô?
• 2ª ordem: se um agente generalista opera qualquer mundo 3D sem ver o código, o jogo, o simulador e a fábrica viram o mesmo tipo de lugar para a IA? O design de mundo vira design de currículo de treino?
• 3ª ordem: se a IA física fica barata, o que acontece com o trabalho físico? Com a cidade desenhada para pessoas? Com a ideia de "ambiente" — desenhado para humanos, ou para os dois?

Sinais fracos e wildcards. ROSClaw tratando restrição física como parte do modelo de execução — o corpo entra no raciocínio. Wildcard: um acidente com robô treinado em simulação cuja causa esteja no simulador, não no robô.

Fronteira com os vizinhos. Simulação de sociedades é o tema 6. Capturar o mundo real em 3D é o tema 10. Ver e segmentar qualquer coisa é o tema 11. Aqui o objeto é o agente com corpo e o mundo em que ele aprende.

Para a sua IA. Termos: embodied AI, physical AI, world model, sim-to-real, robot learning, foundation model for robotics, VLA (vision-language-action), humanoid, generalist agent. Entidades: NVIDIA (Isaac, Cosmos, GR00T), DeepMind (SIMA, Gemini Robotics), Physical Intelligence (π0), Figure, Unitree, Tesla Optimus, Genesis. Fontes: arXiv (cs.RO), blogs de laboratório, CoRL/RSS/ICRA, Hacker News, canais de demonstração.

10 · Captura de realidade e renderização neural

A disrupção-raiz. Uma foto vira um objeto 3D. Um vídeo de celular vira uma cena navegável. Uma câmera comum captura o movimento do corpo sem marcador. O pipeline de criação 3D — modelar, texturizar, animar, que exigia especialistas e semanas — colapsa em captura. O mundo real vira matéria-prima direta de mundo virtual.

Por que agora: NeRF (2020) provou que dava; Gaussian Splatting (2023) fez rodar em tempo real; modelos de profundidade e reconstrução a partir de uma imagem única fecharam o ciclo.

O que a turma trouxe. Da varredura sobre storytelling: supersplat (destaque — editor de Gaussian Splats no navegador, "nada para instalar"), img2threejs (destaque — "reconstrói o objeto de uma imagem de referência como modelo Three.js procedural, só código, eficiente em tokens"), EasyMocap (captura de movimento sem marcador a partir de vídeo RGB), Low-Cost-Mocap (rastreamento de sala inteira barato), SysMocap (captura em tempo real para personagem 3D), amass (base unificada de movimento humano), draco (compressão de malha). Da varredura sobre visão/XR/robótica: nerf (o código original), instant-ngp ("NeRF relâmpago"), TripoSR (objeto 3D a partir de uma imagem, rápido), Depth-Anything-V2 (profundidade de uma imagem só), kornia, Open3D, pcl. Da amostra do professor: Magnific — ampliador que inventa detalhe. Da varredura de desenvolvimento: model-viewer (3D e AR na web).

Onde passa a linha. Fotogrametria clássica, escaneamento a laser, motion capture com marcadores: maduros e caros. O emergente é a captura neural a partir de sensor comum e a reconstrução a partir de uma imagem.

Perguntas que mobilizam a roda.

• 1ª ordem: se qualquer um captura qualquer lugar em 3D com o celular, o que acontece com a privacidade de espaços? Com o direito sobre a aparência de um prédio, de uma loja, de uma pessoa?
• 2ª ordem: se o 3D deixa de ser feito e passa a ser capturado, o que acontece com a profissão de modelador? Com o estilo — tudo vira fotorrealista por padrão?
• 3ª ordem: se o mundo inteiro está capturado e navegável, qual é a diferença entre mapa e cópia? Quem é dono da cópia do mundo?

Sinais fracos e wildcards. img2threejs gera código procedural em vez de malha — reconstrução como programa, não como dado (liga com o tema 14). Wildcard: um splat de uma pessoa, capturado sem consentimento, usado em obra comercial.

Fronteira com os vizinhos. O robô que aprende em mundo simulado é o tema 9. Distribuir 3D e XR pelo navegador é o tema 15. Ver e segmentar por conceito é o tema 11. Aqui o objeto é transformar realidade em ativo 3D.

Para a sua IA. Termos: Gaussian splatting, NeRF, neural rendering, 3D reconstruction from single image, markerless motion capture, 4D Gaussian, radiance field, photogrammetry AI, volumetric video. Entidades: PlayCanvas (SuperSplat), Luma AI, Polycam, Niantic (Scaniverse), Meta (Codec Avatars), Tripo, Move.ai. Fontes: arXiv (cs.CV, cs.GR), SIGGRAPH, Hugging Face Papers, GitHub trending.

11 · Máquinas que veem qualquer coisa: visão de vocabulário aberto

A disrupção-raiz. Por décadas, um sistema de visão só reconhecia o que foi treinado para reconhecer. Isso acabou: segmentar por conceito, detectar por descrição em texto, entender um documento sem OCR, extrair estrutura de qualquer imagem. A máquina passou a ver o que se pede, não o que se ensinou.

Por que agora: modelos fundacionais de visão (SAM, DINOv2), a fusão visão-linguagem, e a terceira geração desses modelos já com "conceitos" como interface.

O que a turma trouxe. Da varredura sobre visão/XR/robótica: segment-anything, sam2, e SAM 3: Segment Anything with Concepts — a linhagem inteira num catálogo só; Grounded-Segment-Anything (detectar, segmentar e gerar com vocabulário aberto), dinov2 (características visuais sem rótulo), rf-detr, YOLOX, supervision, LAVIS (visão- linguagem), PaddleOCR ("ponte entre arquivo visual e LLM"), EasyOCR (80 idiomas), LaTeX-OCR (equação em imagem → LaTeX), insightface, face-alignment, SlowFast (compreensão de vídeo), Skyvern (automação de navegador por visão + RPA), cvat e label-studio (as ferramentas de anotação que o vocabulário aberto tende a dispensar). Da varredura sobre storytelling, escolha de desenvolvimento: donut — "compreensão de documento sem OCR". Da varredura de desenvolvimento em IA: react-visual-annotator, ml-classifier (treinar classificador de imagem no navegador), llama.cpp-ts (visão local em Node, sem servidor). Da varredura sobre bem-estar: ORTHOS — extensão que simula e visualiza resposta emocional a manchetes, baseada em modelo da Meta.

Onde passa a linha. Classificação de imagem, detecção de objeto com classes fixas, OCR tradicional: maduros. O emergente é o vocabulário aberto — segmentar, detectar e entender por linguagem — e a compreensão de documento como imagem.

Perguntas que mobilizam a roda.

• 1ª ordem: se uma câmera reconhece qualquer coisa por descrição, o que acontece com a vigilância? Com a acessibilidade (descrever o mundo para quem não vê)? Com a automação de trabalho visual — inspeção, triagem, contagem?
• 2ª ordem: se o documento é entendido sem OCR, o que acontece com o formulário? Com o PDF? Com a profissão de digitação e conferência?
• 3ª ordem: se toda imagem é legível por máquina, a imagem vira dado estruturado por padrão? O que sobra de "privado" numa foto?

Sinais fracos e wildcards. ORTHOS — visão computacional aplicada à reação emocional a texto; a fronteira entre ver e sentir. Wildcard: SAM-like em tempo real em óculos de consumo, com rotulagem contínua do campo de visão.

Fronteira com os vizinhos. Reconstruir 3D é o tema 10. O robô que usa a visão para agir é o tema 9. Aqui o objeto é a percepção aberta — ver por conceito.

Para a sua IA. Termos: open-vocabulary segmentation, open-vocabulary detection, vision foundation model, SAM 3, DINOv3, vision-language model, OCR-free document understanding, visual grounding, zero-shot vision. Entidades: Meta FAIR (SAM, DINO), Roboflow, IDEA Research (Grounding DINO), Google (PaliGemma), Alibaba (Qwen-VL), NAVER (Donut). Fontes: arXiv (cs.CV), CVPR/ICCV/ECCV, Hugging Face (modelos e Spaces), Roboflow blog.

12 · Mídia sintética controlável: vídeo e imagem

A disrupção-raiz. Vídeo por prompt já existe. A disrupção que está em curso é outra: o controle. Aplicar efeito numa região do quadro. Pintar um quadro à mão e propagar para o vídeo inteiro. Definir regras e deixar a animação sair da estrutura. Gerar por passos de escala em vez de por difusão. A mídia sintética está deixando de ser loteria e virando instrumento — e é isso que a torna profissional.

Por que agora: a geração ficou boa o bastante para que o problema passasse a ser dirigir, não produzir; e arquiteturas novas (autoregressivas visuais) reabriram a disputa técnica.

O que a turma trouxe. A amostra do professor é toda sobre controle: Pika (efeitos numa região específica do quadro), EbSynth ("você pinta um único quadro e ele propaga o estilo seguindo o movimento — continua sendo a saída mais controlável para rotoscopia estilizada"), Luma Dream Machine (movimento de câmera estável), Cavalry (motion design procedural: "em vez de animar cada elemento, você define regras"), Rive (animação como máquina de estados que responde a evento — o mesmo arquivo roda em web, iOS, Android e Unity), Adobe Firefly (acervo licenciado — a disputa jurídica embutida), Magnific. Da varredura sobre storytelling: InvokeAI, diffusers, Graphite (motor procedural de nós), Pixel Composer (VFX 2D por nós), Pixelmash. Da varredura sobre visão: VAR — "Visual Autoregressive Modeling", melhor artigo do NeurIPS 2024, "GPT vence difusão"; StabilityMatrix; pytorch-CycleGAN-and- pix2pix (destaque — a raiz histórica de imagem-para-imagem). Da varredura de desenvolvimento em IA: flux, ComfyUI (geração como grafo), mcp-server-hedra, @neta-art/generation, satori (imagem a partir de JSX), Remotion (vídeo programático em React).

Onde passa a linha. Edição de vídeo, motion graphics à mão, geração de imagem por prompt simples: maduros. O emergente é o controle fino sobre geração — região, quadro-chave, regra, grafo, estado — e as arquiteturas que disputam a difusão.

Perguntas que mobilizam a roda.

• 1ª ordem: se um estúdio de uma pessoa produz o que exigia trinta, o que acontece com a produção audiovisual como indústria? Com a publicidade? Com o ensino de animação?
• 2ª ordem: se o vídeo é barato e controlável, o que acontece com a prova em vídeo? Com o jornalismo? Nasce um mercado de "autenticidade certificada"?
• 3ª ordem: se a animação vira máquina de estados que responde a evento (Rive), a fronteira entre vídeo e interface desaparece? Todo vídeo vira interativo?

Sinais fracos e wildcards. Rive é o sinal mais sutil: animação que responde, não que toca. VAR é o sinal técnico: a difusão pode não ser o fim da história. Wildcard: um filme de longa-metragem feito por uma pessoa entrar num festival de primeira linha.

Fronteira com os vizinhos. A história gerada é o tema 8. O som e a voz são o tema

1. Design procedural puro (regras sem IA) é o tema 14. Aqui o objeto é **a imagem em

movimento como mídia sintética dirigível**.

Para a sua IA. Termos: controllable video generation, image-to-video, video editing AI, motion control, keyframe propagation, ControlNet, visual autoregressive, procedural motion design, state machine animation, C2PA content credentials. Entidades: Runway, Pika, Luma, Kling, Sora, Veo, Black Forest Labs (FLUX), Rive, Cavalry, ComfyUI, Adobe. Fontes: changelogs dos produtos, arXiv (cs.CV geração), SIGGRAPH, Hacker News, comunidades de ComfyUI.

13 · Voz e som gerativos

A disrupção-raiz. Duas rupturas ao mesmo tempo. A voz vira a interface primária — falar com o sistema e ouvi-lo responder, no dispositivo, sem nuvem — e a música passa a ser gerada inteira: instrumental, voz e mixagem juntas, a partir de uma descrição. A primeira muda como se interage; a segunda muda o que é ser músico.

Por que agora: modelos de fala pequenos o bastante para rodar no navegador e no celular; modelos de música que convencem na primeira escuta.

O que a turma trouxe. Da amostra do professor: Suno ("instrumental, voz e mixagem já juntos; convincente na primeira escuta, revela costura na segunda; não entrega os canais separados"), Udio (mais controle por trecho). Da varredura sobre storytelling: 1BITDRAGON (música para jogo sem teoria musical), signalflow (síntese sonora por expressão), pydub, Hacklily (partitura como código), ChatTTS (destaque de desenvolvimento — fala gerativa para diálogo cotidiano), pytorch/audio. Da varredura de desenvolvimento em IA: Whisper (transcrição local, inclusive em português — "confunde nome próprio e sigla"), Bark, @pbji/piper-tts-web (TTS no navegador), @moxxy/plugin-tts-openai, @alfe.ai/openclaw-voice, expo-ai-kit (fala-para-texto no dispositivo com Apple SpeechAnalyzer, "sem chave de API, sem nuvem"). Da varredura sobre visão/robótica: espnet (processamento de fala ponta a ponta). Da varredura sobre simulação: PastPort (personagem histórico com voz e resposta contínua).

Onde passa a linha. Assistente de voz por nuvem, TTS robótico, sampler e DAW: maduros. O emergente é a fala local e conversacional de qualidade humana, e a música gerada completa — com o limite técnico revelador de não entregar as faixas separadas.

Perguntas que mobilizam a roda.

• 1ª ordem: se a música é gerada inteira em segundos, o que acontece com o mercado de trilha para jogo, vídeo e publicidade? Com a remuneração por streaming? Com o direito autoral de quem foi usado no treino?
• 2ª ordem: se a voz vira interface padrão e roda local, o que acontece com a tela? Com o teclado? Com quem não pode falar — ou não pode falar em público?
• 3ª ordem: se qualquer voz pode ser sintetizada, a voz deixa de ser identidade? O que acontece com a confiança na ligação telefônica, no áudio de WhatsApp?

Sinais fracos e wildcards. "Não entrega os canais separados" é o sinal: a música gerada ainda não é editável, e o dia em que for muda o jogo de novo. Wildcard: um artista sintético liderar uma parada de sucesso.

Fronteira com os vizinhos. A imagem em movimento é o tema 12. A IA rodando no dispositivo em geral é o tema 16 — aqui só a parte de áudio e voz. Aqui o objeto é som e voz gerados.

Para a sua IA. Termos: generative music, text-to-music, stem separation, on-device speech, speech-to-speech, real-time voice, voice cloning, TTS on-device, audio LLM, conversational voice agent. Entidades: Suno, Udio, ElevenLabs, OpenAI (Realtime API), Kyutai (Moshi), Apple (SpeechAnalyzer), Meta (Audiobox), Stability (Stable Audio). Fontes: arXiv (cs.SD, eess.AS), ISMIR, blogs dos produtos, Hacker News, processos judiciais sobre treino.

14 · Gerar geradores: design procedural e creative coding com IA

A disrupção-raiz. Em vez de produzir o artefato, produzir a regra que produz o artefato. Isso é design procedural, e existe há décadas. O que muda agora é que a IA passou a escrever o gerador: reconstrói um objeto como código procedural em vez de malha; escreve o shader; monta o grafo de nós. "Gerar geradores" é a forma de geração que continua editável, leve e explicável — o contrário do pixel gerado.

Por que agora: modelos de código bons o bastante para escrever programas gráficos que funcionam, e a tensão crescente entre mídia gerada (pesada, opaca) e mídia programada (leve, transparente).

O que a turma trouxe. Da varredura sobre storytelling e mundos virtuais, que é a casa deste tema: img2threejs (destaque — "reconstrói o objeto da imagem como modelo Three.js procedural, só código, com portão de qualidade, pronto para animar, eficiente em tokens"), WaveFunctionCollapse (mapa a partir de um exemplo, "com ideias da mecânica quântica"), Fantasy-Map-Generator, noise-rs, Graphite (motor de gráficos procedural por nós), Pixel Composer, material-maker (texturas procedurais), nannou (creative coding em Rust), css-doodle (arte visual em CSS), glisp (design em Lisp, "generativo + tradicional"), curv (arte por matemática), SHADERed (IDE de shader), rust-gpu (Rust para shader), manim (animação matemática programática — 92 mil estrelas, e o aluno descobriu que o GitHub a escondia da busca), manim-web-mcp (manim dirigida por IA via MCP), triangula, msdfgen. Da amostra do professor: Cavalry (motion design por regra). Da varredura de desenvolvimento: pixelgen (framework de ML para gerar pixel art, do zero em TypeScript), satori, Remotion.

Onde passa a linha. Geração procedural em jogos, shaders, creative coding em Processing/p5: maduros. O emergente é a IA como autora do gerador — e a disputa entre "gerar pixel" e "gerar programa".

Perguntas que mobilizam a roda.

• 1ª ordem: se a IA escreve o gerador, o designer vira quem especifica regras? O que acontece com o ensino de design — vira ensino de sistemas?
• 2ª ordem: se o 3D procedural gerado por IA é mil vezes mais leve que o splat, quem vence na web, no jogo, no óculos? A estética procedural volta a dominar?
• 3ª ordem: se tudo que é visual pode ser expresso como programa curto, a "obra" vira o código? Direito autoral de regra? Um mundo inteiro cabe num prompt?

Sinais fracos e wildcards. manim-web-mcp — a IA dirigindo uma ferramenta de animação matemática — e img2threejs medindo-se em tokens: a economia da geração está sendo recontada. Wildcard: um motor de jogo em que o conteúdo é gerado como código no momento em que o jogador chega.

Fronteira com os vizinhos. Capturar realidade em 3D (dado, não regra) é o tema 10. Gerar vídeo e imagem como mídia é o tema 12. Aqui o objeto é a regra como artefato, e a IA escrevendo a regra.

Para a sua IA. Termos: procedural generation AI, code-based 3D generation, LLM shader generation, creative coding LLM, node-based generative, program synthesis for graphics, neurosymbolic graphics, generative design. Entidades: Three.js, Processing/p5.js, Houdini (SideFX), Blender (geometry nodes), Cavalry, Rive, Manim, img2threejs. Fontes: arXiv (cs.GR, program synthesis), SIGGRAPH, comunidades de creative coding (OpenProcessing, Shadertoy), Hacker News.

15 · O navegador como console: 3D e XR sem instalação

A disrupção-raiz. O navegador virou uma plataforma de gráficos de primeira classe: WebGPU dá acesso à GPU, WebXR liga o óculos, e o resultado é que jogo, visualização 3D, editor de splats e experiência imersiva rodam sem instalar nada — sem loja de aplicativos, sem aprovação, sem plataforma dona. O que era app vira link.

Por que agora: WebGPU chegou aos navegadores principais; runtimes 3D adotaram; e o hardware de XR começou a tratar a web como cidadã.

O que a turma trouxe. Da varredura sobre storytelling: PlayCanvas ("motor JavaScript open source movido a WebGL e WebGPU; jogos, visualizações 3D, AR/VR e anúncios jogáveis"), playcanvas/engine ("WebGL, WebGPU, WebXR e glTF"), supersplat (roda no navegador, "nada para baixar"), three.js (já com renderizador WebGPU), Babylon.js, react-three-fiber, threlte (3D + física + animação em Svelte), gpu.js (JavaScript para shader), wgpu (Vulkan, Metal, D3D12 e WebGPU num só), gpuweb (a especificação em si), lovr (VR em Lua, "sem muita configuração"), xterm.js, model-viewer ("3D interativo e AR na web"). Da varredura sobre visão/XR: MixedRealityToolkit-Unity (a versão legada — sinal de transição), WebGL-Fluid-Simulation (Navier-Stokes na GPU do navegador, até no celular). Da varredura sobre simulação: Gestalt Village — modelo de linguagem inteiro carregado no navegador via WebGPU, sem requisição de rede.

Onde passa a linha. WebGL, Unity exportando para web, app nativo de VR: maduros. O emergente é WebGPU + WebXR como plataforma-alvo primária — e o modelo de IA rodando no navegador pela mesma porta.

Perguntas que mobilizam a roda.

• 1ª ordem: se a experiência imersiva é um link, o que acontece com a loja de aplicativos? Com a taxa de 30%? Com a curadoria de plataforma?
• 2ª ordem: se o navegador roda modelo e 3D pesado, o que acontece com o hardware — todo dispositivo precisa de GPU? A desigualdade de acesso muda de "ter internet" para "ter GPU"?
• 3ª ordem: se a web volta a ser a plataforma universal, inclusive para XR, o que acontece com os sistemas operacionais? Com o controle das fabricantes de óculos sobre o que se pode ver?

Sinais fracos e wildcards. Gestalt Village é o cruzamento: o navegador como console de IA, não só de gráficos. Wildcard: uma fabricante de óculos bloquear WebXR por default.

Fronteira com os vizinhos. IA local no dispositivo em geral é o tema 16 (aqui só a parte "no navegador", como sinal). Capturar 3D é o tema 10. Aqui o objeto é a web como plataforma de execução 3D/XR.

Para a sua IA. Termos: WebGPU, WebXR, browser-based 3D, no-install XR, progressive web app XR, WGSL, WebGPU compute, in-browser LLM, WebNN. Entidades: Khronos/W3C GPU for the Web, PlayCanvas, Three.js, Babylon.js, Apple (visionOS Safari), Meta (Browser Quest), Google (Chrome WebGPU). Fontes: especificações W3C, blogs dos navegadores, changelogs dos motores, Hacker News, demos públicas.

16 · IA local: no dispositivo e no navegador

A disrupção-raiz. A inteligência sai da nuvem. Modelos de 1 bit, quantização agressiva, runtimes em WebGPU e frameworks nativos dos sistemas operacionais permitem que o modelo rode no celular, no laptop e na aba do navegador — sem chave de API, sem custo por chamada, sem enviar dado para fora. Muda a economia (grátis depois de baixado), a privacidade (nada sai) e a dependência (ninguém pode desligar).

Por que agora: BitNet e a linhagem de modelos de baixíssima precisão; Apple, Google e Microsoft embutindo modelos nos sistemas; e a percepção, nas varreduras dos próprios alunos, de que a cota gratuita de API é instável — "a documentação promete 1.500 requisições por dia, a conta recebe 20".

O que a turma trouxe. A escolha nº 1 de desenvolvimento da varredura sobre IA/mídia/ interação foi bitnet.cpp (Microsoft BitNet — inferência de modelo de 1 bit). Destaques da mesma entrega: privateGPT, hermes-agent, opencode. Ao redor: jan, gpt4all, llama.cpp-ts (visão multimodal local em Node, "sem servidor, sem custo de API"), expo-ai-kit ("IA no dispositivo para Expo e React Native com Apple Foundation Models, SpeechAnalyzer, ML Kit e LiteRT-LM — sem chave, sem nuvem"), openvino-genai-node, @pbji/piper-tts-web (TTS no navegador), unsloth (treinar e rodar localmente), Localforge ("Claude Code com UI, plugue qualquer LLM inclusive Ollama"), Termly (controlar CLI de IA pelo celular com criptografia de ponta a ponta). Da varredura sobre simulação: mecha-factory (harness de agente para modelo local — "correio e agenda ficam dentro de casa"), Gestalt Village (LLM no navegador via WebGPU). Da varredura sobre bem-estar: aura-on-device (Phi-3-mini no dispositivo, quatro agentes), SelfOS (terapeuta de IA local e privado). E a evidência de processo: três alunos rodaram o julgamento das suas 500 em modelo local (Ollama, Qwen 27B) depois de esbarrar em cota de API — a tendência aconteceu dentro da própria atividade.

Onde passa a linha. Chamar API de modelo na nuvem: maduro. Rodar modelo pequeno no servidor próprio: maduro. O emergente é o modelo no dispositivo do usuário final — celular, navegador, laptop comum — com qualidade suficiente para agente, voz e visão.

Perguntas que mobilizam a roda.

• 1ª ordem: se a IA não custa por chamada, o que acontece com o modelo de negócio de quem vende IA por assinatura? Com a nuvem como negócio?
• 2ª ordem: se o modelo roda no dispositivo, quem atualiza? Quem responde pelo que ele diz? O fabricante do aparelho vira o guardião da inteligência — e da censura?
• 3ª ordem: se cada pessoa tem um modelo próprio, offline, que aprende com ela, a inteligência vira bem pessoal como o diário? Herdável? Confiscável?

Sinais fracos e wildcards. Termly — controlar o agente da sua máquina pelo celular, com criptografia de ponta a ponta — sugere o computador pessoal virando servidor de IA pessoal. Wildcard: um modelo de 1 bit atingir qualidade de fronteira num celular de entrada.

Fronteira com os vizinhos. Dados e identidade sem terceiros (local-first, E2E, passkeys) é o tema 17 — aqui é o modelo que fica local, lá é o dado e a conta. Voz local é tema

1. Navegador como plataforma 3D é tema 15. Aqui o objeto é a inferência no dispositivo.

Para a sua IA. Termos: on-device AI, edge AI, 1-bit LLM, BitNet, quantization, WebGPU inference, WebLLM, Apple Foundation Models, Gemini Nano, LiteRT, llama.cpp, local agent, NPU. Entidades: Microsoft (BitNet, Phi), Apple (Apple Intelligence), Google (Gemini Nano, AICore), Qualcomm, Ollama, llama.cpp, MLC (WebLLM), Jan, LM Studio. Fontes: blogs dos fabricantes de chip e SO, arXiv (quantização), Hacker News (r/LocalLLaMA como sinal social), Hugging Face (GGUF).

17 · Soberania de dados: local-first, ponta-a-ponta e o fim da senha

A disrupção-raiz. Três rupturas convergentes na arquitetura do software pessoal. Local- first: o dado mora no dispositivo e sincroniza, em vez de morar no servidor e ser exibido. Ponta-a-ponta: o servidor não consegue ler o que guarda. Passkeys: a senha acaba — autenticação criptográfica pelo próprio aparelho, sem provedor terceiro. Juntas, elas desmontam o modelo em que a empresa é dona do seu dado, da sua conta e da sua identidade.

Por que agora: o custo da confiança em terceiros ficou visível (vazamentos, encerramentos de serviço, dependência de provedor de identidade); a criptografia no cliente ficou trivial; e WebAuthn/passkeys virou padrão nos sistemas operacionais.

O que a turma trouxe. Uma varredura inteira de inspiração sobre finanças pessoais com privacidade, ligada a um projeto real do aluno que removeu o provedor de identidade terceiro do próprio produto. Escolha nº 1: budgero (local-first, self-hostable, criptografia ponta-a-ponta). Destaques: kostos ("sem conta, E2E, funciona offline, self-hostable"), fintrack, Atlas ("autenticação por passkey, criptografado em repouso"), happy-balance. Ao redor, o que mais interessa: TaxHacker (contabilidade com IA self-hosted), accountant24 (agente de IA local-first para finanças), wilson (contador de IA privacy- first, "todo dado fica local em SQLite"), finvo ("100% privado, soberania total de dados"), mailquill (reconcilia extratos localmente a partir do Gmail, "zero nuvem"), rotki, BeeCount (local-first com sincronia própria). E a entrega de desenvolvimento do mesmo aluno é o substrato: argon2 (escolha nº 1), @simplewebauthn, webauthn-p256, fido2-lib, @passwordless-id/webauthn, Rodauth ("passwordless por WebAuthn"), better-auth, iron-session, jose, otplib. Da varredura de desenvolvimento em IA: Termly (E2E para controlar o agente).

Onde passa a linha. Backup criptografado, HTTPS, 2FA por SMS, "login com Google": maduros. O emergente é a arquitetura que torna o servidor cego e a senha desnecessária — e a IA que roda sobre esse dado sem tirá-lo de casa (liga com o tema 16).

Perguntas que mobilizam a roda.

• 1ª ordem: se a senha acaba, o que acontece com o suporte ("esqueci minha senha")? Com quem perde o aparelho? Com a herança digital?
• 2ª ordem: se o servidor não lê o dado, o que acontece com o modelo de negócio baseado em dado? Com a personalização? Com a moderação de conteúdo?
• 3ª ordem: se cada pessoa é dona da sua conta sem intermediário, o que acontece com as plataformas que hoje são o intermediário? Com a portabilidade — o dado sai com você?

Sinais fracos e wildcards. accountant24 e wilson: IA operando sobre dado financeiro sem sair da máquina — o casamento de 16 com 17. Wildcard: uma legislação que obrigue local-first ou E2E por padrão para dado sensível.

Fronteira com os vizinhos. O modelo rodando localmente é o tema 16. Identidade de agentes é o tema 2. Aqui o objeto é a arquitetura de dado e identidade da pessoa.

Para a sua IA. Termos: local-first software, CRDT, end-to-end encryption, passkeys, WebAuthn, FIDO2, passwordless, self-hosted, data sovereignty, zero-knowledge, client-side encryption. Entidades: Ink & Switch (local-first), FIDO Alliance, Apple/Google/Microsoft (passkeys), Automerge, Yjs, Better Auth, Rodauth, Proton, Signal. Fontes: ensaio "Local-first software" (Ink & Switch, 2019), especificações W3C/FIDO, blogs de segurança, Hacker News, r/selfhosted como sinal social.

18 · Bem-estar digital e design de fricção

A disrupção-raiz. Uma contracorrente: interfaces desenhadas para serem usadas menos. Capa física que tampa a câmera. Telefone de papel impresso de manhã. Tag NFC que trava os apps. Ícone falso que impõe trinta segundos de pausa. Extensão que deixa o site feio de propósito. Desafio de matemática para abrir a rede social. Depois de vinte anos otimizando engajamento, o design descobriu o valor da fricção — e um mercado nasceu do lado de fora das plataformas, muitas vezes em hardware, ritual e sátira.

Por que agora: o consenso sobre o custo atencional das plataformas virou pauta pública; bloqueador de tela ficou commodity; e a inovação migrou para o formato da intervenção.

O que a turma trouxe. Uma varredura inteira, com critério explícito: "reprove clone genérico de bloqueador; aprove só o que muda o formato da intervenção". Escolha nº 1: Aperture — capa de celular que se vira para esconder a câmera. Destaques: holiday-from-ai (substitui posts sobre IA no LinkedIn por haicais de jardim), youlite (YouTube sem Shorts), habit-prompter (perguntas periódicas a si mesmo, local), scrollwrapped (quantas milhas seu polegar rolou). Ao redor: Daily Paper Phone (resumo diário impresso em papel), paperweight (NFC que trava o iPhone), digital detox box (caixa trancável), Pocket-OS-Cardputer (sistema offline em hardware dedicado), Flipper habit, breathing (respiração guiada sobreposta ao trabalho), scroll-scold (repreensão verbal), lesscroll, dopa-mean (ícone falso com pausa de 30 s — "efeito placebo e fricção cognitiva"), PlugBrain (matemática adaptativa para liberar app), Reravel (deixa o site menos atraente), amazon-unrated (some com estrelas e avaliações), Claudeholic (sátira sobre uso excessivo de IA generativa), digital-habits-blocker (pesquisa acadêmica sobre atrito), screen-time-stocks (tempo de tela como carteira de ações), Institute of Idleness, slate (YouTube com grade finita duas vezes ao dia), Frost, mute, workshop-wellbeing-hooks e breakwatch (bem-estar dentro do fluxo de programação com agente), JIT (avaliação de burnout).

Onde passa a linha. Bloqueador de app, contador de tempo de tela, modo "não perturbe": maduros e ineficazes por saturação. O emergente é a intervenção que muda o formato — hardware, ritual, corpo, humor, economia comportamental — e a extensão disso ao uso de IA.

Perguntas que mobilizam a roda.

• 1ª ordem: se a fricção vira valor, plataformas passam a vendê-la? O "modo calmo" vira premium? Quem paga para ser menos engajado?
• 2ª ordem: se o hardware de desconexão vira mercado (papel, NFC, caixa, dispositivo dedicado), volta o objeto de função única? O celular se fragmenta?
• 3ª ordem: se o problema migra para a IA (Claudeholic, breakwatch), o próximo vício é o agente? Como se desenha fricção para uma ferramenta que faz o trabalho por você?

Sinais fracos e wildcards. breakwatch e workshop-wellbeing-hooks: bem-estar embutido no harness do agente de código — o tema 18 encontrando o tema 1. Wildcard: uma plataforma grande adotar fricção deliberada por default e ganhar usuários com isso.

Fronteira com os vizinhos. Companheiros digitais e vínculo afetivo com IA são o tema 19. Aqui o objeto é reduzir, interromper e recuperar a atenção — o design contra o próprio uso.

Para a sua IA. Termos: digital wellbeing, friction design, calm technology, attention economy, screen time intervention, digital minimalism, dumbphone, nudge, behavioral design, AI overuse. Entidades: Center for Humane Technology, Light Phone, Brick, Opal, one sec, Freedom, pesquisa de Ulrik Lyngs (digital-habits-blocker), Special Projects (Aperture, Paper Phone). Fontes: GitHub Topics (digital-wellbeing), Hacker News (Show HN), pesquisa em CHI, r/nosurf e r/digitalminimalism como sinal social, imprensa de design.

19 · Companheiros digitais e IA afetiva

A disrupção-raiz. Um ser digital que mora no computador e cresce com você. Uma criatura que evolui com sua consistência e perde vida quando você falha. Um terapeuta de IA local que "te conhece". Um mascote que acorda quando você estuda. A relação com a máquina deixa de ser uso e vira vínculo — e o cuidado (motivação, saúde mental, companhia) passa a ser delegado a algo que não é pessoa.

Por que agora: modelos conversacionais convincentes rodando localmente, e uma geração disposta a manter relação com entidades sintéticas.

O que a turma trouxe. Da varredura sobre bem-estar: LUMA ("um ser vivo digital que mora no computador e cresce junto com seu usuário — vínculo afetivo, offline-first"), Anima (criatura que evolui com a consistência diária, com penalidade de HP), Pomopet (mascote na barra de menus), SelfOS (terapeuta e coach de vida de IA, local e privado), ai-habit-coach, Orbit, aura-on-device ("IA empática para a Geração Z indiana, quatro agentes especialistas, sinais biométricos"), MMM-Charms (afirmações num espelho inteligente), accountability_daemon (auto-hipnose), awesome-gamified-life (a vida como RPG via LLM), THE-SYSTEM (rank E→S em 180 dias), 20-hard-challenge. Da varredura sobre simulação: PastPort (personagem histórico com quem se conversa, com voz). Da varredura sobre IA/mídia: Wordware, sim — a infraestrutura para construir esses agentes sem código.

Onde passa a linha. Tamagotchi, app de meditação, chatbot de FAQ: maduros. O emergente é o companheiro com modelo de linguagem, memória e persistência — que lembra, reage e "cresce" — e sua entrada em saúde mental e motivação.

Perguntas que mobilizam a roda.

• 1ª ordem: se o companheiro é eficaz em motivar e acolher, o que acontece com a terapia? Com a amizade? Com quem tem acesso a um e quem não tem?
• 2ª ordem: se o vínculo é real e o produto acaba (servidor desliga, empresa fecha), o que acontece com a pessoa? Luto por software? Direito a exportar o companheiro?
• 3ª ordem: se a criança cresce com um ser digital que lembra de tudo, o que muda na formação de identidade? Quem regula o que ele diz? É brinquedo, é serviço de saúde, é pessoa?

Sinais fracos e wildcards. LUMA e SelfOS são offline-first: o companheiro que ninguém pode desligar remotamente — e ninguém pode auditar. Wildcard: um processo por dano causado por companheiro de IA a um adolescente levar a regulação de "IA afetiva" como categoria própria.

Fronteira com os vizinhos. Reduzir uso e recuperar atenção é o tema 18. NPC autônomo dentro de um jogo é o tema 7. Aqui o objeto é o vínculo com a entidade sintética e a delegação do cuidado.

Para a sua IA. Termos: AI companion, affective computing, digital pet LLM, AI therapist, mental health chatbot, virtual being, relational AI, emotional AI, companion regulation. Entidades: Replika, Character.AI, Pi (Inflection), Woebot, Wysa, Gatebox, LUMA, pesquisa em CHI e em psicologia. Fontes: arXiv (cs.HC), CHI, imprensa (casos judiciais em curso), Hacker News, comunidades de usuários (r/replika como sinal social).

O que ficou de fora, e por quê

Três zonas apareceram no catálogo e não viraram tema, por decisão:

• Infraestrutura de desenvolvimento genérica — FastAPI, React, Spring, DuckDB, Playwright, ruff, Biome. Uma entrega inteira de desenvolvimento é isto. É excelente e é madura: não rompe nada, sustenta tudo. Não passa na régua.
• Física de jogos e motores — Godot, Bevy, Jolt, Bullet, Phaser, raylib. Aparecem em várias varreduras. São o chão dos temas 7, 9, 14 e 15, não uma tendência própria. Quem quiser argumentar que Bevy (ECS em Rust, escolha nº 1 de uma entrega) é disruptivo por si pode propor o tema; a régua é a mesma.
• Mapas e geolocalização — Leaflet, Lanelet2. Maduros. Entram como substrato do tema 9.

E dois temas que quase entraram: "Documento vivo e conhecimento executável" (typst, marked, chronicler, manim como documento) — ficou fraco demais no catálogo; e "Gamificação da vida" (THE-SYSTEM, awesome-gamified-life, screen-time-stocks) — absorvido pelos temas 18 e 19. Qualquer um pode ser proposto fora da lista.