OpenHands é uma plataforma de agentes com sandbox Docker e licença MIT onde o CodeAct atinge 26% no SWE-Bench Lite — um benchmark sóbrio que estabelece o que os agentes de IA podem fazer de forma confiável hoje, e por que as primeiras implantações financeiras produtivas devem ser estritamente delimitadas em vez de autônomas.
O GPT-4 conclui apenas 14,41% das 812 tarefas web realistas do WebArena, enquanto humanos atingem 78,24%; o principal modo de falha é a falsa inviabilidade — recusa conservadora de agir — com implicações diretas para qualquer agente que opere o Fava ou interfaces web financeiras.
O TableLlama faz o ajuste fino do Llama 2 (7B) em 2,6 milhões de exemplos de tarefas de tabela e supera o GPT-4 em tarefas estruturais como anotação de tipo de coluna (F1 94 vs 32), mas fica 33 pontos atrás no raciocínio composicional do WikiTQ — um benchmark calibrado para o que os modelos abertos de 7B podem e não podem fazer na IA financeira hoje.
O SWE-agent (NeurIPS 2024) introduz as Interfaces Agente-Computador (ACIs) — camadas projetadas especificamente entre LLMs e ambientes de software — mostrando uma melhoria de 10,7 pontos percentuais em relação ao acesso bruto ao shell e 12,47% de resolução no SWE-bench com GPT-4 Turbo. O design da interface, e não a capacidade do modelo, é o principal gargalo para agentes de codificação autônomos.
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