IA da Huawei supera humanos em 25 jogos com 56% menos ações — sinal para startups brasileiras de automação

A Huawei, por meio de seu laboratório Noah's Ark em parceria com a UCL, apresentou o Memento 3, um sistema de agente de IA que completou todos os 25 jogos e 183 fases do conjunto público ARC-AGI-3, alcançando pontuação máxima de 100 no RHAE (eficiência relativa de ação humana). O sistema usou apenas 7.518 operações, cerca de 56% menos que as 17.135 necessárias para humanos, e não passou por ajuste fino nem atualização de pesos do modelo base Claude Opus 5. O resultado supera em 59,3 pontos o desempenho do mesmo modelo sob o framework oficial do ARC Prize, que registra média de 40,7. Para o Brasil, o avanço em agentes autônomos que aprendem regras sozinhos tem implicações diretas em setores que buscam automação de processos complexos, como logística, agronegócio e serviços financeiros.

O Laboratório Noah's Ark da Huawei, em colaboração com pesquisadores da University College London (UCL), desenvolveu o Memento 3, um sistema de agente de IA que completou integralmente o conjunto público ARC-AGI-3, composto por 25 jogos e 183 fases. O sistema alcançou pontuação máxima de 100 no RHAE (Relative Human Action Efficiency), métrica que compara a eficiência das ações da IA com as de humanos. Enquanto humanos precisam de 17.135 operações para completar as mesmas fases, o Memento 3 utilizou apenas 7.518, uma redução de aproximadamente 56%. O feito foi obtido sem ajuste fino do modelo base Claude Opus 5 e sem atualização de pesos durante o processo — a IA aprendeu as regras dos jogos de forma autônoma, escreveu seu próprio código e corrigiu erros por conta própria. Como comparação, o mesmo Claude Opus 5 sob o framework oficial do ARC Prize registra média de apenas 40,7 pontos no RHAE, uma diferença de 59,3 pontos atribuída exclusivamente ao sistema de agente.

O impacto para o Brasil é indireto, mas relevante para setores que investem em automação inteligente. A capacidade de agentes de IA aprenderem regras em ambientes desconhecidos sem treinamento prévio tem aplicações em logística portuária, gestão de cadeias de suprimentos, diagnóstico agrícola e atendimento financeiro. Empresas brasileiras que operam com sistemas legados ou ambientes regulatórios complexos — como bancos, seguradoras e tradings — podem se beneficiar de agentes que se adaptam a novas regras sem necessidade de reprogramação. O BNDES e a Finep, que financiam projetos de IA, devem acompanhar a evolução dessa tecnologia para avaliar linhas de crédito específicas. Além disso, a ausência de ajuste fino reduz custos computacionais, tornando a solução mais acessível para startups brasileiras que não dispõem de infraestrutura de treinamento em larga escala.

Os dados mostram que o Memento 3 superou não apenas humanos em eficiência, mas também outros sistemas concorrentes: o Continual Harness, de Princeton, completou apenas 3 jogos (20,5 pontos); o DreamTeam, com participação da Nvidia, completou 6 jogos (38,1 pontos); o OPINE-World e o NOOA alcançaram 78,4 e 85,1 pontos, respectivamente. O baseline1, de um desenvolvedor independente, chegou a 99 pontos com 8.347 operações. Na leitura do CBI, o salto da Huawei não é apenas um marco acadêmico, mas um sinal de que a China está consolidando capacidade em agentes autônomos que podem ser exportados como serviços de automação para mercados emergentes. A abordagem "Code as Model" — em que a IA gera e executa seu próprio código — reduz a dependência de grandes modelos em tempo real, o que barateia a operação e facilita a implantação em ambientes com restrição de conectividade, como o agronegócio brasileiro no interior.

Acompanhar: primeiro, a publicação do artigo completo e eventuais códigos abertos pela Huawei, que podem acelerar a adoção por desenvolvedores brasileiros; segundo, movimentos de empresas chinesas de tecnologia — como Huawei Cloud e Alibaba Cloud — para oferecer serviços de agentes autônomos no Brasil, especialmente após a recente expansão de data centers em São Paulo; terceiro, iniciativas do Ministério da Ciência, Tecnologia e Inovação (MCTI) e da ABDI para incorporar agentes de IA em programas de digitalização industrial. O feito também pressiona reguladores brasileiros a discutir padrões de segurança e responsabilidade para agentes que tomam decisões autônomas sem supervisão humana.