Da fábrica de software à infraestrutura que a sustenta

O talk é um painel moderado pela McKinsey com o CEO da Sonar e um executivo do Gitar, produto agora da Sonar. A escada de confiança descreve o produto que eles vendem, e a afirmação de que times chegarão ao merge automático em um ano não traz dados. Os números da pesquisa são citados de memória, sem amostra, método ou definição de escala. A promessa de 10x de produtividade também vem sem fonte.

O talk é pitch da Factory, que vende a plataforma. A comparação de custo entre GPT 5.2 e Opus em revisão de código aparece sem metodologia, tarefas ou amostra. Os ganhos de 10 a 30 vezes com modelos abertos também não têm fonte. O argumento de que o gargalo não é codar vem de uma suposição ('aposto que'), não de dados. As cinco métricas são sugeridas sem exemplo de resultado real em algum cliente.

O palestrante é head de produto da Tessl e a metade final é pitch dos produtos (skills registry, Tessl Agent, Tessl Launch). Ele admite que as três camadas são termos dele, não padrão. Não há dados de clientes nem medição que sustente a tese de que a qualidade sobe com a fábrica. O trecho de 40% do caminho é ilustrativo. As métricas sugeridas são plausíveis, mas ele não mostra valores de referência.

O talk é pitch do Snyk Evo, e o palestrante diz que os princípios valem para qualquer fornecedor, mas mostra só a própria solução. Não há dado sobre taxa de falso positivo, custo por PR nem comparação com pen test humano. Os números de ataque (218%, 62%, 4 minutos, 43% de MCP) vêm sem fonte ou metodologia, e o tempo médio sai ambíguo na legenda automática. Cohen é ex-fundador de empresa comprada pela Snyk, então tem interesse comercial.

O talk é também um pitch da Runlayer, que vende o gateway MCP e o destilador. O resultado de 36% para 100% vem de uma única tarefa (Chromium no Lambda), sem número de execuções, sem grupo de controle e sem dizer se a skill já estava perto de uma resposta copiável. Faltam dados sobre skills destiladas erradas ou desatualizadas, sobre custo do destilador e sobre revisão humana, que o palestrante diz dispensar. A afirmação de que a economia de tokens vem das skills também não traz medição.

O talk vem do cofundador da Langfuse e funciona também como pitch de produto, sobretudo a parte final sobre dono dos dados e sistema escalável. Não há métrica sobre quanto tempo se economiza nem comparação entre times. A demo é um caso interno e o próprio palestrante a chama de yolo, pois o agente só abre PRs. Afirmações como 'os melhores usuários já fazem assim' não trazem amostra nem dados.

É palestra de fornecedor. Hossein lidera engenharia de soluções da Braintrust e o argumento de que construir é difícil leva à compra da plataforma. Não há dado de clientes, custo de construir internamente nem comparação com alternativas. As afirmações sobre warehouses que colapsam e sobre insights automáticos de falhas silenciosas não trazem medição. Os estágios são um modelo narrativo, não resultado de pesquisa.

A palestrante trabalha na AWS e apresenta o framework da própria empresa, o Strands Agents, então o talk tem traço de pitch. Não mostra medição: diz ter feito muitos testes com handles assíncronos e que a diferença é grande, mas não dá números nem método. A curva de atenção aparece sem fonte citada. A fala também admite que sumarização ingênua pode perder informação necessária, sem mostrar como medir essa perda.

O talk é de um head de engenharia da LlamaIndex, que vende LlamaParse e pipelines de indexação. A conclusão favorece indexar e parsear previamente. Os benchmarks de busca híbrida são citados de forma genérica, sem nome, números ou fonte. A demo usa 135 arquivos e um único exemplo, sem medir acurácia nem custo contra a alternativa só com grep. Permissões e frescor dos dados aparecem como riscos, mas sem solução detalhada.

O talk é pitch de produto: o palestrante é cofundador da BAND e lança o produto no fim. A frase de que um agente só sofre de viés de confirmação e atenção diluída vem sem dado ou estudo. As contagens de passos por mensagem e as críticas a MCP e A2A não têm fonte. As demos são gravadas e curtas, sem medição de latência, custo ou falhas. Ele não discute segurança de agentes de empresas diferentes conversando, só cita governança. A frase final sobre uma concorrente é provocação de estande, não argumento.

É uma apresentação de produto do Google, feita pelo time que o vende. Não há comparação de custo, latência, limites de uso ou segurança do sandbox com alternativas. As demos são curadas (o programa de rádio já estava gerado) e usam casos leves. O palestrante diz que agentes ficam rodando horas ou dias, mas não mostra um caso real assim. A crítica ao formato user/model também não vem com evidência de que steps melhoram resultados.

O talk é pitch de produto: o palestrante lidera marketing de produto da Resolve AI e termina chamando para o estande. Não há dado de desempenho, taxa de acerto, nem comparação com concorrentes. A demo é única, escolhida pela empresa, e não mostra falhas. A afirmação de que modelos concordam sob pressão e o sistema resiste não vem com teste. Os pilares são coerentes, mas servem de checklist, não de prova.

O talk é pitch da Stigg, que vende essa infraestrutura, e o fecho convida o público ao estande. Os números sobre a Anthropic (150 a 750 de subsídio, sem unidade clara) e os casos de empresa não identificada e Uber vêm sem fonte no vídeo. A tese do 'banco' é uma analogia útil, mas não há dados mostrando que a abordagem evita as crises citadas. A descrição do artigo da OpenAI é resumida pelo palestrante, sem exibir o texto.

É um pitch de produto da PlanetScale, que vende Vitess, Neki, Traffic Control e branching. Não há medição própria nem estudo de caso com dados. O palestrante cita o aumento de 2x a 4x de tráfego do GitHub por agentes de memória, sem fonte. Cursor aparece como cliente, sem detalhes. A parte de agentes projetando shards é afirmada, não demonstrada. Revert sem perda de dados é uma promessa de marketing sem condições descritas.

A demo mede uma única execução de cada tarefa, sem repetição nem variância, e não diz quais modelos foram usados como alvo e rascunho. A taxa de aceitação da tarefa criativa aparece na tela, mas não é dita em voz. Os limites para contexto longo e alta concorrência são afirmados sem medição. A palestrante trabalha na Akamai e fecha o talk divulgando o GitHub e serviços da empresa, então parte do conteúdo funciona como divulgação. Ela mesma diz que há pouco material público sobre o tema.