{"id":18345,"date":"2026-05-07T10:42:43","date_gmt":"2026-05-07T13:42:43","guid":{"rendered":"https:\/\/fenati.org.br\/?p=18345"},"modified":"2026-05-07T12:05:26","modified_gmt":"2026-05-07T15:05:26","slug":"ia-claude-ganha-funcao-sonhos-refinar-comportamento","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/fenati.org.br\/en\/ia-claude-ganha-funcao-sonhos-refinar-comportamento\/","title":{"rendered":"IA do Claude ganha fun\u00e7\u00e3o de \u2018sonhos\u2019 para refinar pr\u00f3prio comportamento"},"content":{"rendered":"<p><strong>Claude &#8211;<\/strong> A <a href=\"https:\/\/pt.wikipedia.org\/wiki\/Anthropic\" target=\"_blank\" rel=\"noopener nofollow\">Anthropic<\/a> anunciou nesta quarta-feira (6) uma nova funcionalidade para o Claude que promete tornar os agentes de intelig\u00eancia artificial mais aut\u00f4nomos no processo de aprendizado. Batizado de \u201cdreaming\u201d, o recurso cria sess\u00f5es autom\u00e1ticas em que a IA revisa suas pr\u00f3prias intera\u00e7\u00f5es para aperfei\u00e7oar seu desempenho.<\/p>\n<p>A proposta \u00e9 inspirada no comportamento humano de sonhar, embora com funcionamento t\u00e9cnico voltado \u00e0 an\u00e1lise de dados. Durante essas sess\u00f5es, o sistema recupera conversas e processos anteriores armazenados em banco de dados para examinar padr\u00f5es de comportamento, identificar falhas recorrentes e compreender prefer\u00eancias dos usu\u00e1rios.<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/fenati.org.br\/en\/robo-inspirado-caes-ia-para-criar-conexao-emocional\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><strong>LEIA: Rob\u00f4 inspirado em c\u00e3es usa IA para criar conex\u00e3o emocional<\/strong><\/a><\/p>\n<p>O recurso foi desenvolvido para atuar junto ao Claude Managed Agents, ferramenta lan\u00e7ada pela Anthropic em abril. A funcionalidade permite que usu\u00e1rios criem e implementem seus pr\u00f3prios agentes de IA, enquanto a empresa fornece a infraestrutura necess\u00e1ria para execu\u00e7\u00e3o e monitoramento das tarefas.<\/p>\n<p>Segundo a companhia, o objetivo do \u201cdreaming\u201d \u00e9 manter os agentes constantemente refinados em segundo plano. A IA utiliza as informa\u00e7\u00f5es coletadas para ajustar a API e melhorar a mem\u00f3ria operacional, aumentando a capacidade de resposta e reduzindo erros ao longo do uso.<\/p>\n<p>A Anthropic acredita que a tecnologia pode ser especialmente \u00fatil em projetos longos ou que dependam de m\u00faltiplos agentes de IA trabalhando simultaneamente. Nesse cen\u00e1rio, a revis\u00e3o cont\u00ednua das intera\u00e7\u00f5es ajudaria a diminuir entregas de baixa qualidade e tornar os sistemas mais eficientes.<\/p>\n<p>A funcionalidade s\u00f3 pode ser utilizada por meio do Managed Agents, que foi criado para simplificar a execu\u00e7\u00e3o de projetos envolvendo intelig\u00eancia artificial. O sistema usa um framework pr\u00e9-otimizado para o Claude, respons\u00e1vel por gerenciar conversas, lidar com falhas e manter a opera\u00e7\u00e3o dos agentes.<\/p>\n<p>Essa n\u00e3o \u00e9 a primeira vez que a Anthropic utiliza conceitos associados ao comportamento humano para apresentar recursos de intelig\u00eancia artificial. Nos \u00faltimos meses, a empresa j\u00e1 havia mencionado em documentos internos a possibilidade de desenvolver algum tipo de consci\u00eancia para o chatbot Claude, ideia que n\u00e3o chegou a ser implementada.<\/p>\n<p>O recurso \u201cdreaming\u201d est\u00e1 dispon\u00edvel inicialmente em formato de pr\u00e9via e exige solicita\u00e7\u00e3o de acesso por parte dos desenvolvedores. J\u00e1 o Managed Agents pode ser utilizado normalmente e, segundo a Anthropic, j\u00e1 foi adotado por grandes empresas para implementa\u00e7\u00e3o de servi\u00e7os.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p><strong><em>(Com informa\u00e7\u00f5es de Tecmundo)<\/em><\/strong><\/p>\n<p><strong><em>(Foto: Reprodu\u00e7\u00e3o\/Imagem gerada com IA)<\/em><\/strong><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Nova funcionalidade permite que agentes de IA revisem intera\u00e7\u00f5es anteriores para identificar erros, aprender padr\u00f5es e aprimorar respostas de forma autom\u00e1tica<\/p>","protected":false},"author":16,"featured_media":18347,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[35],"tags":[13],"class_list":["post-18345","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-ti","tag-sindical"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/fenati.org.br\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/18345","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/fenati.org.br\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/fenati.org.br\/en\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/fenati.org.br\/en\/wp-json\/wp\/v2\/users\/16"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/fenati.org.br\/en\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=18345"}],"version-history":[{"count":2,"href":"https:\/\/fenati.org.br\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/18345\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":18349,"href":"https:\/\/fenati.org.br\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/18345\/revisions\/18349"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/fenati.org.br\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media\/18347"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/fenati.org.br\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=18345"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/fenati.org.br\/en\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=18345"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/fenati.org.br\/en\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=18345"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}