Descreva seu objetivo em linguagem natural. Uma IA CEO planeja, delega a uma equipe de agentes especializados e faz com que o resultado seja verificado de forma independente antes de contar como concluído.
A Argo mede o custo por resultado aceito — não por tokens. Esses números vêm de telemetria opt-in anonimizada de instalações reais: apenas números agregados, nunca conteúdo de projetos.
Ainda não há dados de uso anonimizados suficientes para exibir os números — eles aparecem assim que a amostra mínima for atingida.
Os valores são deliberadamente estimados de forma pessimista — preferimos subestimar a prometer algo que o Argo ainda não entrega de forma confiável. Cada porcentagem é a taxa de resolução: a proporção de tarefas do benchmark resolvidas de forma totalmente correta — sem comparação de tempo com outros modelos e sem pontuação parcial para soluções meio certas. São estimativas fundamentadas, não resultados medidos: definidas com base nos modelos subjacentes, na orquestração e na camada de verificação do Argo — não em execuções de benchmark de fato realizadas. Os testes reais estão, por enquanto, adiados devido ao custo potencialmente alto de API (muitas chamadas de modelo por tarefa) e virão mais tarde.
O Ultracode ainda está em desenvolvimento ativo — esses valores são estimativas preliminares.
Valores estimados, não medições — as execuções reais de benchmark estão adiadas por motivos de custo e serão adicionadas assim que estiverem disponíveis.
O que estamos construindo agora, as novas técnicas implantadas e o que mudou na última atualização.
Um único agente entrega rapidamente uma solução plausível. Mas plausibilidade não é confiabilidade. A Argo trata planejamento, implementação, revisão e aprovação como responsabilidades separadas — como um bom time faria.
A Argo decompõe a tarefa, distribui-a entre papéis especializados e permite que eles se contestem mutuamente antes que qualquer coisa seja escrita. Isso revela pontos fracos que um único agente deixaria passar.
As alterações começam como um patch em um ambiente isolado e só são aplicadas após revisão. Você define o que a Argo pode fazer automaticamente — ações críticas permanecem sempre especialmente protegidas.
Cada execução registra o que aconteceu: qual contexto, qual modelo, quais custos, quais verificações. Mesmo meses depois, é possível reconstruir por que uma decisão foi tomada.
Você descreve um objetivo em linguagem natural. A Argo o transforma em um plano, orquestra os agentes certos e entrega um resultado que não apenas parece concluído — ele foi verificado.
A Argo muitas vezes consome mais tokens por tarefa do que um único chat — e ainda assim sai mais barata. O trabalho de rotina roda em modelos baratos ou locais; modelos de ponta caros são usados apenas onde seu valor agregado justifica o custo adicional.
Menos retrabalho, menos tempo de revisão, mais confiança no resultado — essa é a diferença entre um agente e um time.