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Mais um dia, mais um novo framework de agentes de IA é lançado. Só que desta vez, ele visa resolver um problema crescente nas empresas à medida que os agentes de IA proliferam: permitir maior controle dos desenvolvedores sobre os agentes e ferramentas, reduzindo custos.
A TrueFoundry, uma startup de aprendizado de máquina B2B de São Francisco cofundada em 2021 por ex-engenheiros da Meta, lançou seu próprio framework TrueForge personalizado sob a licença permissiva MIT no Github. Assim, ele pode ser usado com qualquer um dos modelos de IA preferidos de um desenvolvedor (ou de sua empresa matriz), bifurcado, modificado, auto-hospedado e incorporado em produtos comerciais.
A empresa afirma em uma postagem no blog que, ao usar o TrueForge em conjunto com o GLM-5.2 LLM de código aberto para concluir com sucesso 11 das 14 tarefas do Enterprise-Bench da DevRev — testando o uso de ferramentas em várias etapas em sistemas de CRM, rastreamento de problemas e gerenciamento de documentos — o custo foi 75% menor do que obter os mesmos resultados com o conjunto de ferramentas Claude Managed Agents da Anthropic, baseado no Claude Opus 4.8 ($2,90 em comparação com $11,80). Usando o mesmo modelo em cada conjunto de ferramentas, o Opus 4.8, a TrueFoundry ainda alega uma economia de custos de aproximadamente 30% usando o TrueForge em comparação com o Claude Managed Agents ($8,50 contra $11,80). Por que a TrueFoundry está oferecendo esse conjunto de ferramentas poderoso e eficiente gratuitamente?
"Recebemos esse pedido de vários clientes", disse Anuraag Gutgutia, cofundador e COO da TrueFoundry, em uma entrevista exclusiva com a VentureBeat. "Vocês têm a capacidade de integrar agentes e MCPs — podemos também ter algo que permita lançar esses agentes gerenciados? Acho que essa é a necessidade que estamos atendendo. Não se trata de uma substituição. As pessoas usarão isso em conjunto com outras ferramentas, como as gerenciadas na nuvem ou as gerenciadas por provedores comerciais, mas isso servirá como uma maneira de usá-las de forma independente do fornecedor e também a um custo menor." De fato, a TrueFoundry já oferece uma versão paga. O "AI Gateway" permite que empresas controlem centralmente o acesso a modelos e MCPs, credenciais, permissões, orçamentos e observabilidade.
O TrueForge, por outro lado, lida com o que acontece acima desse gateway: o loop que permite que um modelo raciocine repetidamente, chame ferramentas, receba resultados e continue trabalhando até que uma tarefa seja concluída. Para desenvolvedores corporativos, a proposta prática é que eles podem começar localmente com um único comando e SQLite e, em seguida, mover o mesmo conjunto de agentes para uma implantação compartilhada usando Docker Compose ou Helm com Postgres e Redis. A TrueFoundry alerta explicitamente que a configuração local destina-se apenas ao uso na máquina de um desenvolvedor, não como um serviço de produção voltado para a internet. Gutgutia disse que a empresa deseja, em última análise, que seu AI Gateway se torne a camada comum sob quaisquer agentes e conjuntos de agentes que uma empresa escolha.
"Haverá um conjunto de empresas que usarão nosso conjunto de agentes como forma de lançar agentes gerenciados", disse ele, enquanto outras podem continuar usando Claude, outros conjuntos de agentes de código aberto ou sistemas internos. "Mas todo esse tráfego ainda deve fluir pelo nosso gateway." O gerenciamento de contexto é onde o TrueForge tenta reduzir o desperdício A arquitetura do TrueForge centra-se na engenharia de contexto — controlando a quantidade de informações enviadas de volta ao modelo em cada etapa da execução de um agente.
Isso inclui atrasar o carregamento dos esquemas de ferramentas MCP até que sejam necessários, delegar tarefas isoladas a subagentes, mover resultados de ferramentas muito grandes para arquivos em vez de inseri-los na janela de contexto ativa, processar resultados estruturados por meio de código e compactar automaticamente conversas de longa duração. A documentação define o limite de compactação padrão em 50.000 tokens, embora possa ser alterado por agente. O TrueForge também trata o sandbox de forma diferente dos runtimes que mantêm um agente dentro de um ambiente isolado durante toda a sua execução. O loop principal do agente permanece no servidor TrueForge; um sandbox é provisionado como uma ferramenta somente quando o agente precisa executar código ou trabalhar com arquivos.
A TrueFoundry afirma que isso reduz o processamento computacional desnecessário e permite que um servidor execute mais agentes simultaneamente.
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