O agente de IA da Simular quer rodar seu Mac e PC com Windows para você

Simularuma startup que cria agentes de IA para Mac OS e Windows, levantou US$ 21,5 milhões da Série A liderada por Felicis, com a NVentures (braço de risco da Nvidia), o atual investidor inicial South Park Commons e outros se juntando a eles.

Simular é uma startup agente interessante porque, ao contrário de outras, não tenta controlar o navegador, mas o próprio PC. (Agentic AI refere-se a sistemas que podem concluir tarefas complexas de forma autônoma com o mínimo de intervenção humana.) “Podemos literalmente mover o mouse na tela e clicar. Portanto, é mais capaz de repetir quaisquer atividades humanas no mundo digital”, disse o CEO cofundador Ang Li ao TechCrunch, oferecendo o exemplo de copiar e colar dados em uma planilha.

Na segunda-feira anunciou o lançamento de sua versão 1.0 para Mac OS. Mas também está trabalhando com a Microsoft para desenvolver um agente para Windows. A startup é uma das cinco empresas de agentes aceitas no programa Windows 365 for Agents A Microsoft anunciou em meados de novembro. (Os outros são Manus AI, Fellou, Genspark e TinyFish.) Quanto ao cronograma da versão para Windows, Li foi vago, exceto ao dizer que promete ser tão ou mais popular que a versão para Mac.

Outra razão para assistir ao Simular é a boa-fé dos fundadores: Li é um cientista de aprendizagem contínua que trabalhou anteriormente na DeepMind do Google, onde conheceu seu cofundador, o especialista em aprendizagem por reforço Jiachen Yang. Embora sua equipe tenha publicado seu quinhão de artigos, o trabalho não era estritamente acadêmico, disse Li. O objetivo era melhorar os produtos do Google, incluindo o Waymo.

Esse histórico de produtos de IA é útil porque, antes que o futuro agente dos sonhos do Vale do Silício possa se materializar, há uma série de problemas técnicos a serem resolvidos. Uma das maiores é que os LLMs têm alucinações em alguma porcentagem do tempo.

As tarefas de agente podem exigir a conclusão de milhares a milhões de etapas discretas. Não apenas uma alucinação em qualquer etapa pode invalidar todo o trabalho do agente, mas as alucinações tornam-se estatisticamente mais prováveis ​​à medida que o número de etapas aumenta.

Uma maneira de resolver isso é tornar o LLM “não determinístico” “determinístico”, o que significa que, em vez de permitir que o LLM seja infinitamente criativo, suas respostas ou ações são sempre roteirizadas da mesma forma. Mas isso corre o risco de limitar todo o aspecto criativo de resolução de problemas de um agente.

Simular está casando os dois. Seu agente irá iterar livremente na tarefa, com o usuário humano no meio corrigindo, até que o agente obtenha sucesso. Em seguida, o ser humano bloqueia o fluxo de trabalho dessa tarefa, o que a torna determinística e repetível.

“Nossa solução é permitir que os agentes continuem explorando a trajetória bem-sucedida. Depois de encontrar uma trajetória bem-sucedida, ela se torna um código determinístico”, explica Li.

A razão pela qual a startup pode fazer isso é porque seu trabalho – que Li admite ainda ser inicial – não é apenas um wrapper LLM que envia e recupera dados para um modelo.

“Temos uma nova tecnologia que não é usada por nenhuma outra empresa de agentes. Chamamos-lhe ‘agentes neuro-simbólicos de utilização de computadores’. Não é totalmente baseado em LLM”, disse ele. “Nossa abordagem para resolver alucinações é permitir que o LLM escreva um código que se torne determinístico. Portanto, se você tiver um fluxo de trabalho que funcione, na próxima vez que executarmos o mesmo fluxo de trabalho, ele também terá sucesso.”

Outro benefício é que esse código determinístico que executa uma tarefa repetível está nas mãos do usuário final, não do LLM. “Depois de terem o código, eles podem confiar nele, porque podem inspecioná-lo, auditá-lo e ver o que está acontecendo”, diz Li.

O tempo dirá se esse método é a mágica que colocará os agentes nas mãos de todos os trabalhadores. Li diz que seus primeiros clientes beta incluem uma concessionária de automóveis que automatiza pesquisas de números VIN e HOAs que extraem informações de contratos de PDFs. E a empresa projeto de código aberto (disponível apenas para Mac OS no momento) levou a automações que vão desde a criação de conteúdo até vendas e marketing.

A Simular levantou anteriormente uma semente de US$ 5 milhões, elevando seu total arrecadado para cerca de US$ 27 milhões. Outros investidores na empresa incluem Basis Set Ventures, Flying Fish Partners, Samsung NEXT, Xoogler Ventures e podcaster e investidor anjo Lenny Rachitsky, diz a empresa.

Confira as últimas revelações sobre tudo, desde IA de agência e infraestrutura em nuvem até segurança e muito mais das bandeiras