Você já pensou que a internet na verdade já ultrapassou completamente a capacidade de processamento humano? Imagine uma empresa precisando acompanhar diariamente as mudanças de preços, atualizações de estoque e dinâmicas de concorrentes em milhares de sites, com esses dados mudando a cada minuto; navegadores tradicionais e operações manuais simplesmente não conseguem lidar com isso. Quando vi a notícia de que a TinyFish acabou de completar uma rodada de financiamento de 47 milhões de dólares, percebi que não se tratava apenas de uma rodada de financiamento, mas do início de uma nova era - a era do Agente Web em nível empresarial. Eu venho pensando sobre a aplicação comercial de agentes de IA, mas o método da TinyFish me mostrou uma direção mais realista e disruptiva: fazer com que o agente de IA não apenas simule humanos navegando na web, mas execute fluxos de trabalho de negócios complexos com os requisitos de escala, confiabilidade e conformidade em nível empresarial.
Esta rodada de financiamento liderada pela ICONIQ Capital atraiu a participação de instituições de investimento renomadas como USVP, Mango Capital, MongoDB Ventures e Sandberg Bernthal Venture Partners. É especialmente notável que a Sandberg Bernthal Venture Partners é um fundo cofundado pela ex-executiva da Meta, Sheryl Sandberg, cuja participação agrega um importante valor estratégico ao projeto. No entanto, o que realmente me interessa não é o financiamento em si, mas sim que a TinyFish já foi implantada em grande escala em ambientes de produção de empresas da Fortune 500, como Google, DoorDash e ClassPass, realizando milhões de operações mensalmente. Isso significa que eles já superaram a lacuna entre o demo e o valor comercial real, o que é uma conquista extremamente rara no campo dos agentes de IA.
O background da equipe fundadora também é muito notável, refletindo a combinação perfeita de profundidade técnica e perspicácia comercial. O CEO Sudheesh Nair foi presidente da Nutanix, possuindo vasta experiência em desenvolvimento de produtos empresariais e promoção de mercado. O cofundador Shuhao Zhang é um ex-engenheiro da Meta, que participou do desenvolvimento do GraphQL e tem uma forte acumulação técnica na construção de sistemas em grande escala. Outro cofundador, Keith Zhai, é um ex-jornalista sênior do Wall Street Journal, e seu background na mídia trouxe à equipe uma perspectiva única de obtenção e análise de informações. Essa tríplice combinação de experiência técnica, comercial e midiática proporcionou-lhes uma perspectiva única para entender e resolver as necessidades reais das empresas em automação de rede. Como Shuhao mencionou em uma entrevista, construir uma empresa é "de fato a parte mais difícil" quando se trata de marketing e posicionamento, e o background midiático de Keith complementa exatamente essa deficiência.
Da AgentQL à evolução tecnológica do Web Agent empresarial
Compreender a trajetória de desenvolvimento da TinyFish deu-me uma compreensão mais profunda do seu acúmulo tecnológico. Esta empresa na verdade já trabalhou silenciosamente durante 20 meses, embora só agora tenha saído oficialmente do modo oculto. O seu primeiro produto, AgentQL, estabeleceu uma base técnica importante para agentes Web de nível empresarial. O AgentQL resolveu um problema que há muito atormentava os desenvolvedores: como fazer com que um agente de IA pudesse identificar e operar elementos de página da web com precisão.
Shuhao Zhang observou uma tendência importante ao desenvolver o AgentQL: "Há 20 meses, eu realmente vi uma tendência e uma mudança em direção a um mundo mais agente. Naquela época, ainda era o GPT-3.5, mas realmente vi a capacidade de raciocínio e a capacidade de lidar com tarefas complexas. Portanto, o que realmente faltava era uma maneira mais nativa de IA para os agentes de IA acessarem a rede." Essa percepção é muito crucial. Ferramentas tradicionais de automação de páginas da web dependem de seletores CSS ou XPath, que muitas vezes falham ao enfrentar nomes de classes gerados dinamicamente e estruturas de páginas em constante mudança. O AgentQL permite que os desenvolvedores usem linguagem natural para descrever elementos da página, como "botão de envio vermelho" ou "cartão com título de conteúdo específico."
Eu admiro especialmente as decisões de design arquitetônico da AgentQL. Ela optou por analisar a página com base no DOM em vez de capturas de tela, uma decisão que tem profundas considerações técnicas por trás. Shuhao explicou: "O conjunto de dados de treinamento do modelo de linguagem contém muito mais dados HTML e DOM do que imagens. Além disso, as capturas de tela têm limitações físicas; quando você tem páginas longas, rolagem horizontal e vertical, e conteúdo oculto em painéis dobráveis, a abordagem de captura de tela tem um conjunto completo de limitações." Essa escolha técnica reflete a profunda compreensão da equipe sobre os limites das capacidades do modelo de IA.
O sucesso do AgentQL estabeleceu uma base importante para o TinyFish. Ele já foi integrado em principais frameworks de IA como LangChain, LlamaIndex e LFlow, servindo bilhões de chamadas de API. Mais importante ainda, suas inovações em extensões do Chrome e ferramentas de desenvolvedor permitem que os desenvolvedores verifiquem a precisão das consultas antes da implementação real. Essa experiência de desenvolvimento "o que você vê é o que obtém" reduziu significativamente a barreira de entrada e aumentou a confiabilidade da implementação final. Desde o AgentQL até o Agente Web de nível empresarial, o TinyFish demonstra um caminho de evolução técnica desde ferramentas de base até soluções completas.
Por que os métodos tradicionais de automação de rede estão obsoletos
Nos últimos anos, observei uma tendência clara: a rede tornou-se cada vez mais complexa, enquanto a nossa forma de acessar e processar dados da rede permaneceu na década passada. O TinyFish, em seu último blog, apresentou uma observação profunda: "A história da rede sempre foi uma história de escala." Desde as poucas páginas estáticas iniciais até os milhões de sites que podem ser pesquisados no Yahoo e no Google, passando pelas plataformas de e-commerce e sociais, até que toda a empresa se trasladou para a rede. Mas o problema é que a velocidade de crescimento da rede supera em muito a nossa capacidade de a processar.
A rede atual tornou-se um labirinto. As informações estão escondidas atrás das telas de login, e o conteúdo muda com scripts e personalização, enquanto os preços ajustam-se a cada minuto. Como disse TinyFish: "A rede tornou-se um labirinto que não pode ser compreendido em escala humana." As ferramentas tradicionais de scraping web e scripts automatizados mostram-se ineficazes diante do moderno ambiente da web. Os sites utilizam carregamento dinâmico, medidas anti-scraping e conteúdo personalizado, o que faz com que os métodos tradicionais falhem frequentemente.
Mais importante ainda, as aplicações empresariais exigem precisão, estabilidade e conformidade que vão muito além das necessidades dos usuários individuais. Sudheesh Nair, fundador da TinyFish, tem uma compreensão profunda desse problema. Ele apontou: "A rede de hoje se estende por milhares de plataformas e bilhões de páginas, mas as empresas não conseguem explorar plenamente seu potencial, pois o trabalho necessário para criar valor comercial em larga escala é complexo, manual e limitado pela capacidade humana." Essa observação é muito precisa. Eu já vi muitas empresas gastarem muitos recursos humanos para coletar manualmente informações sobre concorrentes, acompanhar preços de mercado e monitorar mudanças de estoque; esses trabalhos não apenas são ineficientes, mas também propensos a erros.
TinyFish enfatizou especialmente a complexidade do moderno ambiente de rede em sua partilha técnica. Shuhao Zhang mencionou: "Os nomes de classes do framework de rede moderno são gerados dinamicamente. Se você atualizar a página, certos sites mudarão tudo. O conteúdo também é dinâmico. Portanto, nth-child também mudará a ordem quando você tiver novos banners, o carrossel mudará." Esse detalhe técnico explica por que os seletores CSS tradicionais e os métodos XPath não são mais confiáveis.
Eu concordo plenamente com um ponto de vista apresentado pela TinyFish: a rede já ultrapassou a capacidade dos navegadores. Eles escreveram em seu blog: "Criar novas oportunidades e receitas depende de milhares de fluxos de trabalho operando em milhares de sites, com bilhões de mudanças ocorrendo diariamente. Nenhum analista humano consegue acompanhar. Ferramentas para consumidores, aquelas que são construídas para indivíduos uma de cada vez como proxies de navegadores, nunca foram projetadas para suportar esse peso." O que as empresas modernas precisam não é de navegadores melhores, mas sim de sistemas inteligentes que possam compreender e se adaptar à complexidade da rede.
A revolução do Web Agent de nível empresarial da TinyFish
O motivo pelo qual o método da TinyFish chamou a minha atenção é porque eles desde o início distinguiram claramente a diferença fundamental entre Agentes Web de consumo e Agentes Web empresariais. Como eles apontaram na análise: "Os Agentes Web empresariais são fundamentalmente diferentes dos agentes de navegador de consumo." Os agentes de consumo são bons em lidar com tarefas pessoais, como organizar itinerários de viagem ou fornecer recomendações personalizadas com base no histórico de navegação, que são todas tarefas simples e um a um. Mas os Agentes Web empresariais precisam automatizar fluxos de trabalho de negócios complexos que devem ser executados milhares ou até milhões de vezes, e não podem falhar.
Os seus Agentes Web de nível empresarial possuem várias características-chave que me mostraram um verdadeiro avanço tecnológico. A primeira é o design orientado a resultados, estes agentes não são feitos para mostrar capacidades tecnológicas, mas sim para alcançar resultados empresariais mensuráveis, como aumento de receita, redução de custos ou aumento de quota de mercado. Em segundo lugar, a cobertura completa do fluxo de trabalho, eles conseguem lidar com cada fase do processo, e não apenas com tarefas isoladas. Em terceiro lugar, a fiabilidade e conformidade de nível empresarial, o que significa que conseguem atender aos requisitos de segurança, governança e tempo de atividade de grandes organizações em todo o mundo.
O que mais me impressionou foi a capacidade deles de "escala planetária". O Web Agent da TinyFish pode coordenar ações em milhares de plataformas ao mesmo tempo, uma escala que as ferramentas de automação tradicionais não conseguem atingir. Imagine um agente capaz de monitorar simultaneamente as variações de preços de milhares de sites de e-commerce em todo o mundo, analisar em tempo real as estratégias promocionais dos concorrentes e integrar essas informações em insights comerciais acionáveis. Isso não é apenas um avanço tecnológico, mas uma transformação fundamental na forma como a inteligência comercial é coletada.
Do ponto de vista da implementação técnica, o TinyFish utiliza modelos de inferência avançados para entender e se adaptar às mudanças no ambiente da rede. O sistema deles usa modelos de IA avançados para inferência e exploração, e então codifica esse conhecimento para alcançar uma execução em larga escala rápida e determinística. Essa abordagem combina a flexibilidade da IA com a confiabilidade da automação tradicional. Mais importante ainda, a infraestrutura deles é capaz de aprender, adaptar-se e escalar, o que significa que o sistema se torna mais inteligente e confiável à medida que é utilizado.
Eu aprecio especialmente a consideração da TinyFish em relação à segurança e à conformidade. Aplicações empresariais não podem assumir os riscos de vazamento de dados ou violação de conformidade como os produtos de consumo. O Web Agent da TinyFish vem embutido com uma estrutura de segurança e governança de nível empresarial, garantindo que todas as operações tenham registros completos e rastreamento de auditoria. Como eles enfatizam: "O agente TinyFish foi projetado especificamente para operar na escala, confiabilidade e conformidade exigidas pelas empresas." Essa profunda compreensão das necessidades empresariais é a razão chave pela qual eles conseguiram implementar com sucesso em empresas da Fortune 500.
Na concepção da arquitetura técnica, o TinyFish demonstra uma profunda compreensão das tecnologias modernas de IA. Shuhao Zhang mencionou na partilha técnica: "Os avanços da IA geradora e dos novos modelos de inferência tornam a rede mais complexa, tornando mais difícil o acesso às ferramentas tradicionais." Mas também são esses modelos de inferência que proporcionam ao agente web empresarial do TinyFish a capacidade de compreender e lidar com a complexidade da rede atual, permitindo que a empresa expanda suas operações de forma segura e transforme a complexidade em uma vantagem comercial.
Casos de negócios reais provam o valor
Teorias boas precisam de validação prática, e o desempenho da TinyFish nesse aspecto me impressionou. Eles já implementaram implantações em larga escala em empresas líderes de vários setores, e esses casos demonstram o verdadeiro valor comercial de um Web Agent corporativo. Atualmente, a TinyFish opera com centenas de milhares de Web Agents corporativos, realizando milhões de operações mensalmente para empresas da lista Fortune 500 e empresas de alto crescimento, e essa escala em si já demonstra a maturidade da tecnologia e a veracidade da demanda do mercado.
No setor hoteleiro, o Web Agent desenvolvido pela TinyFish para o Google resolveu um desafio técnico de longa data. No Japão, milhares de hotéis utilizam sistemas de reservas desatualizados, que não conseguem se integrar diretamente ao agregador de busca do Google. As soluções tradicionais exigiam que esses hotéis atualizassem todo o sistema de TI, o que é caro e difícil de implementar. O Web Agent da TinyFish é capaz de agregar automaticamente as informações de inventário desses hotéis, permitindo que os consumidores encontrem e reservem esses quartos através da busca de hotéis do Google, sem que os hotéis precisem realizar qualquer atualização de infraestrutura. Este caso demonstra perfeitamente como um Web Agent empresarial pode criar novo valor comercial sem comprometer os sistemas existentes.
No setor de mobilidade, uma empresa líder em transporte por aplicativo utiliza o TinyFish para coletar milhões de variáveis de precificação mensalmente, permitindo ajustes dinâmicos no mercado em quase tempo real. Essa capacidade permite que eles respondam rapidamente às estratégias de preços dos concorrentes, otimizem seu modelo de precificação e, por fim, aumentem sua competitividade e rentabilidade no mercado. Imagine, se esses dados fossem coletados e analisados manualmente, quantos recursos humanos seriam necessários e quão difícil seria garantir a pontualidade e a precisão dos dados.
A aplicação no setor de e-commerce demonstra ainda mais a poderosa capacidade do Web Agent. Marcas globais podem rastrear simultaneamente os preços dos concorrentes em milhares de sites de varejo, monitorar mudanças de estoque e capturar dados promocionais. Essa inteligência de mercado em tempo real permite que as empresas ajustem rapidamente suas estratégias de preços, descubram novas oportunidades de mercado e evitem perder informações comerciais importantes. Mais importante ainda, a coleta e análise desses dados é totalmente automatizada, reduzindo significativamente os custos operacionais.
A cobertura de clientes da TinyFish continua a expandir-se. Além de gigantes tecnológicos como Google e DoorDash, empresas em crescimento como a ClassPass também estão a utilizar os seus serviços. Isso demonstra que o valor do Agente Web Empresarial não se limita apenas a grandes empresas, empresas de médio porte também podem beneficiar-se. Especialmente nos setores de retalho e turismo, a TinyFish foca na monitorização de preços dinâmicos como um cenário de aplicação central, ajudando as empresas a acompanhar em tempo real os preços, promoções, tempos de entrega e níveis de stock dos concorrentes.
A avaliação de Abhi Shah, diretor de ciência de dados da DoorDash, é particularmente convincente: "A plataforma da TinyFish gerencia em grande escala a complexidade das interações em rede. Além da DoorDash, a TinyFish também impulsiona fluxos de trabalho de alto risco para hotéis, e-commerce e plataformas de mercado, ajudando as empresas a capturar dados de rede em mudança, agir mais rapidamente e transformar mudanças contínuas em resultados mensuráveis." Esse reconhecimento de usuários reais é mais convincente do que qualquer demonstração técnica.
Do ponto de vista do modelo de negócios, o sucesso da TinyFish reside na sua concentração em resolver as reais dores das empresas, em vez de perseguir a novidade da tecnologia. Tradicionalmente, essas tarefas eram realizadas por grandes equipes offshore, que faziam a entrada de dados manualmente, ou eram tratadas por scripts de software personalizados, mas esses scripts frequentemente falhavam quando havia mudanças no design do site. A TinyFish oferece uma solução mais robusta e escalável, abordando as rápidas mudanças no ambiente da web através de uma abordagem impulsionada por IA.
Por que os investidores estão otimistas com esta direção
A decisão da ICONIQ Capital de liderar esta ronda de financiamento fez-me pensar muito. Como uma das principais VCs focadas em investimentos em fase de crescimento, os investimentos da ICONIQ geralmente têm uma consideração estratégica profunda. O seu parceiro Amit Agarwal mencionou um ponto chave ao explicar a decisão de investimento: a TinyFish já implementou a sua solução em grande escala entre clientes, que por sua vez possuem recursos de desenvolvimento suficientes para construir sistemas semelhantes. "Eles já operacionalizaram e productizaram, fazendo uma grande implementação para dois grandes clientes que têm todos os recursos de desenvolvimento internos para construir esse tipo de coisa." disse Agarwal.
Esta observação é muito importante. Empresas de tecnologia como Google e DoorDash têm total capacidade para desenvolver ferramentas de automação da web por conta própria, mas optam por usar as soluções da TinyFish, o que demonstra que o valor oferecido pela TinyFish vai além da simples implementação técnica. Acredito que esse valor se manifesta principalmente em três aspectos: grau de especialização, efeito de escala e capacidade de inovação contínua. O grau de especialização é evidenciado pela profunda concentração da TinyFish no campo dos Agentes da Web Empresariais. Eles não estão tentando criar uma plataforma de IA genérica, mas sim resolver problemas específicos que as empresas enfrentam na automação da web.
A equipe de investimento da ICONIQ elogiou altamente a capacidade técnica da TinyFish. Amit Agarwal afirmou: "O agente web inovador da TinyFish pode replicar em grande escala o comportamento humano na web, possuindo a flexibilidade e confiabilidade necessárias para as empresas. Isso está estabelecendo uma base para uma mudança significativa na forma como as empresas e aplicativos interagem com a rede, coletam informações e automatizam fluxos de trabalho. Ninguém mais resolveu esse problema, a TinyFish já entregou resultados no ambiente de produção dos clientes de hoje."
O efeito de escala provém dos seus investimentos em infraestrutura. Construir uma infraestrutura capaz de suportar centenas de milhares de Web Agents a operar simultaneamente exige um enorme investimento tecnológico, o que é economicamente inviável para a maioria das empresas. A TinyFish já construiu tal infraestrutura e possui a capacidade de processamento de "escala planetária", o que cria uma barreira competitiva importante para eles.
A capacidade de inovação contínua pode ser o fator mais importante. O ambiente da rede está em constante mudança, com novas tecnologias de anti-bot, novas arquiteturas de sites e novas medidas de segurança a surgir continuamente. A equipe da TinyFish é especializada em enfrentar esses desafios, e as suas soluções evoluem à medida que o ambiente da rede muda. Para os clientes empresariais, isso significa que eles podem se concentrar em seu negócio principal, sem se preocupar com a manutenção e atualização das ferramentas de automação da rede.
Do ponto de vista das oportunidades de mercado, os investidores acreditam que agora é o momento crucial para a explosão dos Agentes Web empresariais. O campo dos agentes de IA está passando por uma corrida do ouro, com grandes empresas de tecnologia e startups competindo para aproveitar a transição de modelos de linguagem estáticos para agentes dinâmicos capazes de executar tarefas complexas em múltiplos passos. A TinyFish já estabeleceu uma posição de liderança tecnológica e uma base de clientes neste momento crítico, criando condições para ocupar uma posição favorável num mercado em rápido crescimento.
O novo financiamento fornece à TinyFish capital de desenvolvimento para três a quatro anos, permitindo que continuem a investir no desenvolvimento de produtos e a expandir as operações de marketing. O CEO Sudheesh Nair deixou claro que o objetivo não é apenas ajudar as empresas a economizar custos, mas sim "ajudar as empresas a ganhar mais dinheiro". Essa abordagem focada na criação de valor incremental, em vez de apenas otimizar custos, é uma das razões importantes pelas quais os investidores estão otimistas.
A chave para os avanços da tecnologia de Agentes de IA e os desafios futuros
Do ponto de vista técnico, o sucesso do TinyFish deve-se aos recentes avanços em modelos de linguagem de grande escala e capacidades de raciocínio. Ferramentas de automação no passado dependiam de regras e scripts codificados, não conseguindo adaptar-se às mudanças dinâmicas do ambiente da rede. Agora, os modelos de IA possuem capacidades de raciocínio semelhantes às humanas, sendo capazes de entender a estrutura das páginas web, adaptar-se a mudanças de interface e lidar com situações anómalas. Mas, como observado pelo TinyFish: "Os avanços da IA generativa e dos novos modelos de raciocínio lançados tornaram a rede mais complexa, tornando mais difícil o acesso a ferramentas tradicionais."
Estou particularmente interessado em como a TinyFish resolve os desafios centrais que os agentes de IA enfrentam em ambientes empresariais. O primeiro é o problema da precisão. Aplicações de consumo podem tolerar erros ocasionais, mas as aplicações empresariais têm exigências muito altas em termos de precisão. Um erro de precificação ou uma omissão de dados pode resultar em perdas comerciais significativas. A TinyFish garante a precisão e a consistência das operações através de sua infraestrutura patenteada, que é capaz de aprender e se adaptar, mantendo ao mesmo tempo os padrões de confiabilidade de nível empresarial.
O problema da escalabilidade é igualmente crítico. Os usuários individuais podem precisar processar apenas alguns sites de cada vez, mas os clientes empresariais precisam monitorar simultaneamente milhares de plataformas. Não se trata apenas de um aumento em número, mas de uma mudança qualitativa. A implementação em larga escala requer consideração sobre gestão de recursos, tratamento de erros, balanceamento de carga e outros problemas complexos. A capacidade de "escala planetária" da TinyFish demonstra seu acúmulo técnico nesta área. Seus sistemas utilizam modelos de IA avançados para inferência e exploração, e então codificam esse conhecimento para realizar uma execução em larga escala rápida e determinística.
Do ponto de vista dos detalhes de implementação da arquitetura técnica, Shuhao Zhang enfrentou muitas decisões técnicas interessantes durante o processo de desenvolvimento. Por exemplo, no desenvolvimento do AgentQL, eles optaram por usar DOM em vez de capturas de tela para analisar as páginas, com base em uma compreensão profunda dos dados de treinamento do modelo de IA e das limitações técnicas. Eles também desenvolveram um sistema de pré-processamento complexo para lidar com a estrutura complexa das páginas da web modernas, incluindo iframes aninhados, shadow DOM e outros detalhes técnicos.
A segurança e a conformidade são outro desafio-chave. O comportamento das empresas na rede deve estar em conformidade com várias leis e regulamentos, incluindo leis de proteção de dados, leis antitruste, entre outras. O Web Agent da TinyFish possui uma estrutura de segurança e governança de nível empresarial, garantindo que todas as operações estejam em conformidade com os requisitos regulatórios. Especialmente ao lidar com a identidade do usuário e o estado de autenticação, Shuhao Zhang enfatizou em uma entrevista os riscos de segurança: "Eu definitivamente não recomendaria que os usuários compartilhassem suas sessões com um navegador remoto. Este é um campo muito cinzento." Ele sugeriu que as empresas criassem sistemas de identidade e autenticação independentes para o agente de IA.
Eu também notei a inovação da TinyFish na gestão da complexidade da rede. Sites modernos usam várias tecnologias para prevenir o acesso automatizado, incluindo CAPTCHA, análise de comportamento, restrições de IP, entre outros. O Agente Web da TinyFish é capaz de se adaptar a essas medidas, mantendo uma capacidade de acesso estável. Essa adaptabilidade não é um processo único, mas sim um processo contínuo de aprendizado e melhoria. Eles até desenvolveram o "modo oculto" para lidar com a detecção de bots, simulando características de impressão digital de navegadores reais para contornar essas restrições.
Mas os desafios ainda existem. Shuhao Zhang admite que, para cenários complexos como o scroll infinito, ainda não encontraram uma solução perfeita: "Por definição, é infinito. Você sempre precisa cortá-lo para se ajustar à janela de contexto, você precisa lembrar onde parou e depois recomeçar." Esta honestidade técnica reflete sua clara percepção dos limites tecnológicos e também aponta direções para o desenvolvimento tecnológico futuro.
O impacto profundo na transformação digital das empresas
Acredito que a tendência dos Agentes Web empresariais representados pelo TinyFish terá um impacto profundo na transformação digital das empresas. Como eles mencionam no blog da empresa: "Se você puder transformar a internet em dados analisáveis, isso proporcionará uma vantagem fundamental para as empresas que outros não têm." Os sistemas de informação tradicionais das empresas dependem principalmente de dados estruturados e interfaces API, mas uma grande quantidade de informações valiosas na web ainda existe de forma não estruturada. Os Agentes Web empresariais oferecem uma nova maneira de acessar e utilizar essas informações.
O significado dessa mudança não é apenas no nível técnico, mas também no nível estratégico. A vantagem competitiva das empresas depende cada vez mais da velocidade de obtenção e capacidade de análise da informação. As empresas que conseguem obter informações de mercado de forma mais rápida e precisa conseguem se destacar na competição. O Web Agent da TinyFish permite que as empresas monitorem em tempo real todo o ambiente de mercado, e essa capacidade tem um enorme valor em um ambiente comercial em rápida mudança. Como disse Sudheesh Nair, o objetivo deles é ajudar as empresas a "ganhar mais dinheiro", e não apenas a economizar custos.
Do ponto de vista dos custos, o Web Agent também trouxe benefícios significativos. A pesquisa de mercado e a análise da concorrência tradicionais exigem um grande investimento de mão de obra e muitas vezes não conseguem ser atualizadas em tempo real. O Web Agent empresarial pode trabalhar 24 horas por dia, sem interrupções, com custos muito inferiores aos métodos manuais, além de proporcionar maior precisão e consistência. Este aumento de eficiência permite que as empresas direcionem mais recursos para negócios principais e atividades de inovação.
Estou particularmente otimista quanto ao potencial de aplicação do Web Agent em áreas como gestão da cadeia de suprimentos, controle de riscos e previsão de mercado. A gestão da cadeia de suprimentos requer monitoramento em tempo real das condições dos fornecedores, mudanças de preços, níveis de inventário e outras informações. O controle de riscos necessita detectar rapidamente fatores externos que podem afetar os negócios. A previsão de mercado exige a análise de grandes quantidades de dados de mercado e informações de tendências. Estas são todas áreas nas quais o Web Agent pode desempenhar um papel importante. A TinyFish atualmente se concentra na indústria de varejo e turismo, mas sua tecnologia pode ser totalmente expandida para outros setores.
Mais importante ainda, o Web Agent pode mudar a forma como as empresas obtêm informações externas. No modelo tradicional, as empresas dependem principalmente da compra de serviços de dados de terceiros ou da contratação de empresas de pesquisa. Mas o Web Agent permite que as empresas obtenham informações mais recentes e precisas diretamente da fonte, reduzindo as etapas intermediárias e aumentando a atualidade e a confiabilidade das informações. Essa capacidade de obter informações de primeira mão se tornará uma fonte importante de vantagem competitiva para as empresas.
A TinyFish mencionou um ponto importante em sua visão técnica: "A tecnologia, em seu estado ideal, não deve exigir a sua atenção. Ela deve se dissipar no fundo, abrindo espaço para a importância do trabalho humano." Este conceito reflete a sua profunda compreensão do valor da tecnologia. A melhor tecnologia empresarial deve ser invisível, permitindo que os usuários se concentrem nos objetivos de negócios, e não nos detalhes técnicos. Este é o valor central do Web Agent empresarial.
Desafios enfrentados e desenvolvimento futuro
Embora eu esteja muito otimista sobre o futuro dos Agentes Web de nível empresarial, este campo ainda enfrenta alguns desafios importantes. O primeiro é o desafio técnico. O ambiente da rede está em constante mudança, novas tecnologias de anti-raspagem e medidas de segurança estão surgindo continuamente. O Agente Web precisa evoluir continuamente para se adaptar a essas mudanças. Embora a TinyFish já tenha feito progressos significativos nesta área, esta é uma corrida tecnológica sem fim. Como dizem: "Transformar a complexidade da rede de um obstáculo em uma oportunidade."
As questões legais e éticas são outro desafio importante. Embora a maior parte das informações na rede seja pública, o acesso automatizado ainda pode envolver disputas legais e éticas. Diferentes países e regiões têm regulamentações legais diferentes sobre crawlers da web, e as empresas precisam garantir que suas ações estejam em conformidade com todas as leis e regulamentos relevantes. A TinyFish precisa encontrar um equilíbrio entre a capacidade técnica e os requisitos de conformidade. Especialmente em relação à privacidade de dados e à proteção da identidade dos usuários, é necessário estabelecer padrões da indústria e melhores práticas.
A intensificação da concorrência é também um desafio real. Com o rápido crescimento do mercado de Agentes Web para empresas, cada vez mais empresas entrarão neste setor. Grandes empresas de tecnologia podem desenvolver suas próprias soluções, e empresas de software especializadas podem lançar produtos concorrentes. A TinyFish precisa de inovação contínua para manter a vantagem competitiva. Mas, com a situação atual, já estabeleceram uma importante vantagem de primeiro a entrar e barreiras tecnológicas.
Do ponto de vista da construção da equipe, a TinyFish enfrenta os desafios típicos das startups tecnológicas. Shuhao Zhang mencionou em uma entrevista que "a parte mais difícil como fundador é definitivamente o posicionamento e o negócio", o que reflete os desafios comuns que fundadores técnicos enfrentam em termos de promoção de mercado. No entanto, o histórico em mídia do cofundador Keith Zhai oferece um importante suporte à equipe nessa área.
Eu acho que a estratégia de sucesso da TinyFish deve se concentrar em alguns aspectos-chave. Primeiro, continuar a aprofundar a barreira tecnológica, especialmente na capacidade de lidar com ambientes de rede complexos e implantações em grande escala. Eles precisam manter a liderança tecnológica em capacidade de raciocínio em IA, adaptabilidade de rede e confiabilidade em nível empresarial. Em segundo lugar, expandir a base de clientes, passando do atual mercado de grandes empresas para o mercado de médias empresas. Terceiro, construir um ecossistema, estabelecendo parcerias com outros fornecedores de software empresarial, permitindo que o Web Agent se torne parte de uma solução digital maior.
Do ponto de vista do desenvolvimento do produto, o TinyFish está evoluindo de ferramentas de baixo nível como o AgentQL para uma solução completa de Web Agent para empresas. Eles planejam lançar oficialmente a empresa nos próximos um ou dois meses, momento em que podem divulgar mais detalhes sobre os produtos. Do ponto de vista da arquitetura técnica, eles estão construindo toda a pilha técnica, incluindo a infraestrutura do ambiente de execução, o processamento da lógica de negócios na camada de aplicação, bem como sistemas de observação, monitoramento e autenticação.
Do ponto de vista do desenvolvimento da indústria, prevejo que o Web Agent de nível empresarial se tornará uma parte padrão da pilha tecnológica das empresas. Assim como as empresas de hoje usam sistemas como CRM e ERP, as empresas do futuro também usarão amplamente o Web Agent para obter e analisar informações externas. O tamanho deste mercado pode chegar a várias centenas de bilhões de dólares, oferecendo enormes oportunidades de crescimento para participantes iniciais como a TinyFish.
No final, acredito que o TinyFish representa não apenas uma nova solução tecnológica, mas uma transformação fundamental na forma como as empresas interagem com o mundo digital. Na era em que a informação é vantagem competitiva, as empresas que conseguem entender e utilizar melhor a informação online terão uma vantagem competitiva contínua. Como o TinyFish diz: "Concentre-se nas coisas que o impressionam. Para tudo o mais, há o TinyFish." O financiamento de 47 milhões de dólares é apenas o começo dessa transformação; a verdadeira criação de valor ainda está por vir. Transformar a complexidade da rede em oportunidades comerciais é o cerne da era dos Agentes Web corporativos.
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Chegou o Web Agent para empresas, permitindo que a IA "carregue tijolos" e ganhe muito dinheiro.
Você já pensou que a internet na verdade já ultrapassou completamente a capacidade de processamento humano? Imagine uma empresa precisando acompanhar diariamente as mudanças de preços, atualizações de estoque e dinâmicas de concorrentes em milhares de sites, com esses dados mudando a cada minuto; navegadores tradicionais e operações manuais simplesmente não conseguem lidar com isso. Quando vi a notícia de que a TinyFish acabou de completar uma rodada de financiamento de 47 milhões de dólares, percebi que não se tratava apenas de uma rodada de financiamento, mas do início de uma nova era - a era do Agente Web em nível empresarial. Eu venho pensando sobre a aplicação comercial de agentes de IA, mas o método da TinyFish me mostrou uma direção mais realista e disruptiva: fazer com que o agente de IA não apenas simule humanos navegando na web, mas execute fluxos de trabalho de negócios complexos com os requisitos de escala, confiabilidade e conformidade em nível empresarial.
Esta rodada de financiamento liderada pela ICONIQ Capital atraiu a participação de instituições de investimento renomadas como USVP, Mango Capital, MongoDB Ventures e Sandberg Bernthal Venture Partners. É especialmente notável que a Sandberg Bernthal Venture Partners é um fundo cofundado pela ex-executiva da Meta, Sheryl Sandberg, cuja participação agrega um importante valor estratégico ao projeto. No entanto, o que realmente me interessa não é o financiamento em si, mas sim que a TinyFish já foi implantada em grande escala em ambientes de produção de empresas da Fortune 500, como Google, DoorDash e ClassPass, realizando milhões de operações mensalmente. Isso significa que eles já superaram a lacuna entre o demo e o valor comercial real, o que é uma conquista extremamente rara no campo dos agentes de IA.
O background da equipe fundadora também é muito notável, refletindo a combinação perfeita de profundidade técnica e perspicácia comercial. O CEO Sudheesh Nair foi presidente da Nutanix, possuindo vasta experiência em desenvolvimento de produtos empresariais e promoção de mercado. O cofundador Shuhao Zhang é um ex-engenheiro da Meta, que participou do desenvolvimento do GraphQL e tem uma forte acumulação técnica na construção de sistemas em grande escala. Outro cofundador, Keith Zhai, é um ex-jornalista sênior do Wall Street Journal, e seu background na mídia trouxe à equipe uma perspectiva única de obtenção e análise de informações. Essa tríplice combinação de experiência técnica, comercial e midiática proporcionou-lhes uma perspectiva única para entender e resolver as necessidades reais das empresas em automação de rede. Como Shuhao mencionou em uma entrevista, construir uma empresa é "de fato a parte mais difícil" quando se trata de marketing e posicionamento, e o background midiático de Keith complementa exatamente essa deficiência.
Da AgentQL à evolução tecnológica do Web Agent empresarial
Compreender a trajetória de desenvolvimento da TinyFish deu-me uma compreensão mais profunda do seu acúmulo tecnológico. Esta empresa na verdade já trabalhou silenciosamente durante 20 meses, embora só agora tenha saído oficialmente do modo oculto. O seu primeiro produto, AgentQL, estabeleceu uma base técnica importante para agentes Web de nível empresarial. O AgentQL resolveu um problema que há muito atormentava os desenvolvedores: como fazer com que um agente de IA pudesse identificar e operar elementos de página da web com precisão.
Shuhao Zhang observou uma tendência importante ao desenvolver o AgentQL: "Há 20 meses, eu realmente vi uma tendência e uma mudança em direção a um mundo mais agente. Naquela época, ainda era o GPT-3.5, mas realmente vi a capacidade de raciocínio e a capacidade de lidar com tarefas complexas. Portanto, o que realmente faltava era uma maneira mais nativa de IA para os agentes de IA acessarem a rede." Essa percepção é muito crucial. Ferramentas tradicionais de automação de páginas da web dependem de seletores CSS ou XPath, que muitas vezes falham ao enfrentar nomes de classes gerados dinamicamente e estruturas de páginas em constante mudança. O AgentQL permite que os desenvolvedores usem linguagem natural para descrever elementos da página, como "botão de envio vermelho" ou "cartão com título de conteúdo específico."
Eu admiro especialmente as decisões de design arquitetônico da AgentQL. Ela optou por analisar a página com base no DOM em vez de capturas de tela, uma decisão que tem profundas considerações técnicas por trás. Shuhao explicou: "O conjunto de dados de treinamento do modelo de linguagem contém muito mais dados HTML e DOM do que imagens. Além disso, as capturas de tela têm limitações físicas; quando você tem páginas longas, rolagem horizontal e vertical, e conteúdo oculto em painéis dobráveis, a abordagem de captura de tela tem um conjunto completo de limitações." Essa escolha técnica reflete a profunda compreensão da equipe sobre os limites das capacidades do modelo de IA.
O sucesso do AgentQL estabeleceu uma base importante para o TinyFish. Ele já foi integrado em principais frameworks de IA como LangChain, LlamaIndex e LFlow, servindo bilhões de chamadas de API. Mais importante ainda, suas inovações em extensões do Chrome e ferramentas de desenvolvedor permitem que os desenvolvedores verifiquem a precisão das consultas antes da implementação real. Essa experiência de desenvolvimento "o que você vê é o que obtém" reduziu significativamente a barreira de entrada e aumentou a confiabilidade da implementação final. Desde o AgentQL até o Agente Web de nível empresarial, o TinyFish demonstra um caminho de evolução técnica desde ferramentas de base até soluções completas.
Por que os métodos tradicionais de automação de rede estão obsoletos
Nos últimos anos, observei uma tendência clara: a rede tornou-se cada vez mais complexa, enquanto a nossa forma de acessar e processar dados da rede permaneceu na década passada. O TinyFish, em seu último blog, apresentou uma observação profunda: "A história da rede sempre foi uma história de escala." Desde as poucas páginas estáticas iniciais até os milhões de sites que podem ser pesquisados no Yahoo e no Google, passando pelas plataformas de e-commerce e sociais, até que toda a empresa se trasladou para a rede. Mas o problema é que a velocidade de crescimento da rede supera em muito a nossa capacidade de a processar.
A rede atual tornou-se um labirinto. As informações estão escondidas atrás das telas de login, e o conteúdo muda com scripts e personalização, enquanto os preços ajustam-se a cada minuto. Como disse TinyFish: "A rede tornou-se um labirinto que não pode ser compreendido em escala humana." As ferramentas tradicionais de scraping web e scripts automatizados mostram-se ineficazes diante do moderno ambiente da web. Os sites utilizam carregamento dinâmico, medidas anti-scraping e conteúdo personalizado, o que faz com que os métodos tradicionais falhem frequentemente.
Mais importante ainda, as aplicações empresariais exigem precisão, estabilidade e conformidade que vão muito além das necessidades dos usuários individuais. Sudheesh Nair, fundador da TinyFish, tem uma compreensão profunda desse problema. Ele apontou: "A rede de hoje se estende por milhares de plataformas e bilhões de páginas, mas as empresas não conseguem explorar plenamente seu potencial, pois o trabalho necessário para criar valor comercial em larga escala é complexo, manual e limitado pela capacidade humana." Essa observação é muito precisa. Eu já vi muitas empresas gastarem muitos recursos humanos para coletar manualmente informações sobre concorrentes, acompanhar preços de mercado e monitorar mudanças de estoque; esses trabalhos não apenas são ineficientes, mas também propensos a erros.
TinyFish enfatizou especialmente a complexidade do moderno ambiente de rede em sua partilha técnica. Shuhao Zhang mencionou: "Os nomes de classes do framework de rede moderno são gerados dinamicamente. Se você atualizar a página, certos sites mudarão tudo. O conteúdo também é dinâmico. Portanto, nth-child também mudará a ordem quando você tiver novos banners, o carrossel mudará." Esse detalhe técnico explica por que os seletores CSS tradicionais e os métodos XPath não são mais confiáveis.
Eu concordo plenamente com um ponto de vista apresentado pela TinyFish: a rede já ultrapassou a capacidade dos navegadores. Eles escreveram em seu blog: "Criar novas oportunidades e receitas depende de milhares de fluxos de trabalho operando em milhares de sites, com bilhões de mudanças ocorrendo diariamente. Nenhum analista humano consegue acompanhar. Ferramentas para consumidores, aquelas que são construídas para indivíduos uma de cada vez como proxies de navegadores, nunca foram projetadas para suportar esse peso." O que as empresas modernas precisam não é de navegadores melhores, mas sim de sistemas inteligentes que possam compreender e se adaptar à complexidade da rede.
A revolução do Web Agent de nível empresarial da TinyFish
O motivo pelo qual o método da TinyFish chamou a minha atenção é porque eles desde o início distinguiram claramente a diferença fundamental entre Agentes Web de consumo e Agentes Web empresariais. Como eles apontaram na análise: "Os Agentes Web empresariais são fundamentalmente diferentes dos agentes de navegador de consumo." Os agentes de consumo são bons em lidar com tarefas pessoais, como organizar itinerários de viagem ou fornecer recomendações personalizadas com base no histórico de navegação, que são todas tarefas simples e um a um. Mas os Agentes Web empresariais precisam automatizar fluxos de trabalho de negócios complexos que devem ser executados milhares ou até milhões de vezes, e não podem falhar.
Os seus Agentes Web de nível empresarial possuem várias características-chave que me mostraram um verdadeiro avanço tecnológico. A primeira é o design orientado a resultados, estes agentes não são feitos para mostrar capacidades tecnológicas, mas sim para alcançar resultados empresariais mensuráveis, como aumento de receita, redução de custos ou aumento de quota de mercado. Em segundo lugar, a cobertura completa do fluxo de trabalho, eles conseguem lidar com cada fase do processo, e não apenas com tarefas isoladas. Em terceiro lugar, a fiabilidade e conformidade de nível empresarial, o que significa que conseguem atender aos requisitos de segurança, governança e tempo de atividade de grandes organizações em todo o mundo.
O que mais me impressionou foi a capacidade deles de "escala planetária". O Web Agent da TinyFish pode coordenar ações em milhares de plataformas ao mesmo tempo, uma escala que as ferramentas de automação tradicionais não conseguem atingir. Imagine um agente capaz de monitorar simultaneamente as variações de preços de milhares de sites de e-commerce em todo o mundo, analisar em tempo real as estratégias promocionais dos concorrentes e integrar essas informações em insights comerciais acionáveis. Isso não é apenas um avanço tecnológico, mas uma transformação fundamental na forma como a inteligência comercial é coletada.
Do ponto de vista da implementação técnica, o TinyFish utiliza modelos de inferência avançados para entender e se adaptar às mudanças no ambiente da rede. O sistema deles usa modelos de IA avançados para inferência e exploração, e então codifica esse conhecimento para alcançar uma execução em larga escala rápida e determinística. Essa abordagem combina a flexibilidade da IA com a confiabilidade da automação tradicional. Mais importante ainda, a infraestrutura deles é capaz de aprender, adaptar-se e escalar, o que significa que o sistema se torna mais inteligente e confiável à medida que é utilizado.
Eu aprecio especialmente a consideração da TinyFish em relação à segurança e à conformidade. Aplicações empresariais não podem assumir os riscos de vazamento de dados ou violação de conformidade como os produtos de consumo. O Web Agent da TinyFish vem embutido com uma estrutura de segurança e governança de nível empresarial, garantindo que todas as operações tenham registros completos e rastreamento de auditoria. Como eles enfatizam: "O agente TinyFish foi projetado especificamente para operar na escala, confiabilidade e conformidade exigidas pelas empresas." Essa profunda compreensão das necessidades empresariais é a razão chave pela qual eles conseguiram implementar com sucesso em empresas da Fortune 500.
Na concepção da arquitetura técnica, o TinyFish demonstra uma profunda compreensão das tecnologias modernas de IA. Shuhao Zhang mencionou na partilha técnica: "Os avanços da IA geradora e dos novos modelos de inferência tornam a rede mais complexa, tornando mais difícil o acesso às ferramentas tradicionais." Mas também são esses modelos de inferência que proporcionam ao agente web empresarial do TinyFish a capacidade de compreender e lidar com a complexidade da rede atual, permitindo que a empresa expanda suas operações de forma segura e transforme a complexidade em uma vantagem comercial.
Casos de negócios reais provam o valor
Teorias boas precisam de validação prática, e o desempenho da TinyFish nesse aspecto me impressionou. Eles já implementaram implantações em larga escala em empresas líderes de vários setores, e esses casos demonstram o verdadeiro valor comercial de um Web Agent corporativo. Atualmente, a TinyFish opera com centenas de milhares de Web Agents corporativos, realizando milhões de operações mensalmente para empresas da lista Fortune 500 e empresas de alto crescimento, e essa escala em si já demonstra a maturidade da tecnologia e a veracidade da demanda do mercado.
No setor hoteleiro, o Web Agent desenvolvido pela TinyFish para o Google resolveu um desafio técnico de longa data. No Japão, milhares de hotéis utilizam sistemas de reservas desatualizados, que não conseguem se integrar diretamente ao agregador de busca do Google. As soluções tradicionais exigiam que esses hotéis atualizassem todo o sistema de TI, o que é caro e difícil de implementar. O Web Agent da TinyFish é capaz de agregar automaticamente as informações de inventário desses hotéis, permitindo que os consumidores encontrem e reservem esses quartos através da busca de hotéis do Google, sem que os hotéis precisem realizar qualquer atualização de infraestrutura. Este caso demonstra perfeitamente como um Web Agent empresarial pode criar novo valor comercial sem comprometer os sistemas existentes.
No setor de mobilidade, uma empresa líder em transporte por aplicativo utiliza o TinyFish para coletar milhões de variáveis de precificação mensalmente, permitindo ajustes dinâmicos no mercado em quase tempo real. Essa capacidade permite que eles respondam rapidamente às estratégias de preços dos concorrentes, otimizem seu modelo de precificação e, por fim, aumentem sua competitividade e rentabilidade no mercado. Imagine, se esses dados fossem coletados e analisados manualmente, quantos recursos humanos seriam necessários e quão difícil seria garantir a pontualidade e a precisão dos dados.
A aplicação no setor de e-commerce demonstra ainda mais a poderosa capacidade do Web Agent. Marcas globais podem rastrear simultaneamente os preços dos concorrentes em milhares de sites de varejo, monitorar mudanças de estoque e capturar dados promocionais. Essa inteligência de mercado em tempo real permite que as empresas ajustem rapidamente suas estratégias de preços, descubram novas oportunidades de mercado e evitem perder informações comerciais importantes. Mais importante ainda, a coleta e análise desses dados é totalmente automatizada, reduzindo significativamente os custos operacionais.
A cobertura de clientes da TinyFish continua a expandir-se. Além de gigantes tecnológicos como Google e DoorDash, empresas em crescimento como a ClassPass também estão a utilizar os seus serviços. Isso demonstra que o valor do Agente Web Empresarial não se limita apenas a grandes empresas, empresas de médio porte também podem beneficiar-se. Especialmente nos setores de retalho e turismo, a TinyFish foca na monitorização de preços dinâmicos como um cenário de aplicação central, ajudando as empresas a acompanhar em tempo real os preços, promoções, tempos de entrega e níveis de stock dos concorrentes.
A avaliação de Abhi Shah, diretor de ciência de dados da DoorDash, é particularmente convincente: "A plataforma da TinyFish gerencia em grande escala a complexidade das interações em rede. Além da DoorDash, a TinyFish também impulsiona fluxos de trabalho de alto risco para hotéis, e-commerce e plataformas de mercado, ajudando as empresas a capturar dados de rede em mudança, agir mais rapidamente e transformar mudanças contínuas em resultados mensuráveis." Esse reconhecimento de usuários reais é mais convincente do que qualquer demonstração técnica.
Do ponto de vista do modelo de negócios, o sucesso da TinyFish reside na sua concentração em resolver as reais dores das empresas, em vez de perseguir a novidade da tecnologia. Tradicionalmente, essas tarefas eram realizadas por grandes equipes offshore, que faziam a entrada de dados manualmente, ou eram tratadas por scripts de software personalizados, mas esses scripts frequentemente falhavam quando havia mudanças no design do site. A TinyFish oferece uma solução mais robusta e escalável, abordando as rápidas mudanças no ambiente da web através de uma abordagem impulsionada por IA.
Por que os investidores estão otimistas com esta direção
A decisão da ICONIQ Capital de liderar esta ronda de financiamento fez-me pensar muito. Como uma das principais VCs focadas em investimentos em fase de crescimento, os investimentos da ICONIQ geralmente têm uma consideração estratégica profunda. O seu parceiro Amit Agarwal mencionou um ponto chave ao explicar a decisão de investimento: a TinyFish já implementou a sua solução em grande escala entre clientes, que por sua vez possuem recursos de desenvolvimento suficientes para construir sistemas semelhantes. "Eles já operacionalizaram e productizaram, fazendo uma grande implementação para dois grandes clientes que têm todos os recursos de desenvolvimento internos para construir esse tipo de coisa." disse Agarwal.
Esta observação é muito importante. Empresas de tecnologia como Google e DoorDash têm total capacidade para desenvolver ferramentas de automação da web por conta própria, mas optam por usar as soluções da TinyFish, o que demonstra que o valor oferecido pela TinyFish vai além da simples implementação técnica. Acredito que esse valor se manifesta principalmente em três aspectos: grau de especialização, efeito de escala e capacidade de inovação contínua. O grau de especialização é evidenciado pela profunda concentração da TinyFish no campo dos Agentes da Web Empresariais. Eles não estão tentando criar uma plataforma de IA genérica, mas sim resolver problemas específicos que as empresas enfrentam na automação da web.
A equipe de investimento da ICONIQ elogiou altamente a capacidade técnica da TinyFish. Amit Agarwal afirmou: "O agente web inovador da TinyFish pode replicar em grande escala o comportamento humano na web, possuindo a flexibilidade e confiabilidade necessárias para as empresas. Isso está estabelecendo uma base para uma mudança significativa na forma como as empresas e aplicativos interagem com a rede, coletam informações e automatizam fluxos de trabalho. Ninguém mais resolveu esse problema, a TinyFish já entregou resultados no ambiente de produção dos clientes de hoje."
O efeito de escala provém dos seus investimentos em infraestrutura. Construir uma infraestrutura capaz de suportar centenas de milhares de Web Agents a operar simultaneamente exige um enorme investimento tecnológico, o que é economicamente inviável para a maioria das empresas. A TinyFish já construiu tal infraestrutura e possui a capacidade de processamento de "escala planetária", o que cria uma barreira competitiva importante para eles.
A capacidade de inovação contínua pode ser o fator mais importante. O ambiente da rede está em constante mudança, com novas tecnologias de anti-bot, novas arquiteturas de sites e novas medidas de segurança a surgir continuamente. A equipe da TinyFish é especializada em enfrentar esses desafios, e as suas soluções evoluem à medida que o ambiente da rede muda. Para os clientes empresariais, isso significa que eles podem se concentrar em seu negócio principal, sem se preocupar com a manutenção e atualização das ferramentas de automação da rede.
Do ponto de vista das oportunidades de mercado, os investidores acreditam que agora é o momento crucial para a explosão dos Agentes Web empresariais. O campo dos agentes de IA está passando por uma corrida do ouro, com grandes empresas de tecnologia e startups competindo para aproveitar a transição de modelos de linguagem estáticos para agentes dinâmicos capazes de executar tarefas complexas em múltiplos passos. A TinyFish já estabeleceu uma posição de liderança tecnológica e uma base de clientes neste momento crítico, criando condições para ocupar uma posição favorável num mercado em rápido crescimento.
O novo financiamento fornece à TinyFish capital de desenvolvimento para três a quatro anos, permitindo que continuem a investir no desenvolvimento de produtos e a expandir as operações de marketing. O CEO Sudheesh Nair deixou claro que o objetivo não é apenas ajudar as empresas a economizar custos, mas sim "ajudar as empresas a ganhar mais dinheiro". Essa abordagem focada na criação de valor incremental, em vez de apenas otimizar custos, é uma das razões importantes pelas quais os investidores estão otimistas.
A chave para os avanços da tecnologia de Agentes de IA e os desafios futuros
Do ponto de vista técnico, o sucesso do TinyFish deve-se aos recentes avanços em modelos de linguagem de grande escala e capacidades de raciocínio. Ferramentas de automação no passado dependiam de regras e scripts codificados, não conseguindo adaptar-se às mudanças dinâmicas do ambiente da rede. Agora, os modelos de IA possuem capacidades de raciocínio semelhantes às humanas, sendo capazes de entender a estrutura das páginas web, adaptar-se a mudanças de interface e lidar com situações anómalas. Mas, como observado pelo TinyFish: "Os avanços da IA generativa e dos novos modelos de raciocínio lançados tornaram a rede mais complexa, tornando mais difícil o acesso a ferramentas tradicionais."
Estou particularmente interessado em como a TinyFish resolve os desafios centrais que os agentes de IA enfrentam em ambientes empresariais. O primeiro é o problema da precisão. Aplicações de consumo podem tolerar erros ocasionais, mas as aplicações empresariais têm exigências muito altas em termos de precisão. Um erro de precificação ou uma omissão de dados pode resultar em perdas comerciais significativas. A TinyFish garante a precisão e a consistência das operações através de sua infraestrutura patenteada, que é capaz de aprender e se adaptar, mantendo ao mesmo tempo os padrões de confiabilidade de nível empresarial.
O problema da escalabilidade é igualmente crítico. Os usuários individuais podem precisar processar apenas alguns sites de cada vez, mas os clientes empresariais precisam monitorar simultaneamente milhares de plataformas. Não se trata apenas de um aumento em número, mas de uma mudança qualitativa. A implementação em larga escala requer consideração sobre gestão de recursos, tratamento de erros, balanceamento de carga e outros problemas complexos. A capacidade de "escala planetária" da TinyFish demonstra seu acúmulo técnico nesta área. Seus sistemas utilizam modelos de IA avançados para inferência e exploração, e então codificam esse conhecimento para realizar uma execução em larga escala rápida e determinística.
Do ponto de vista dos detalhes de implementação da arquitetura técnica, Shuhao Zhang enfrentou muitas decisões técnicas interessantes durante o processo de desenvolvimento. Por exemplo, no desenvolvimento do AgentQL, eles optaram por usar DOM em vez de capturas de tela para analisar as páginas, com base em uma compreensão profunda dos dados de treinamento do modelo de IA e das limitações técnicas. Eles também desenvolveram um sistema de pré-processamento complexo para lidar com a estrutura complexa das páginas da web modernas, incluindo iframes aninhados, shadow DOM e outros detalhes técnicos.
A segurança e a conformidade são outro desafio-chave. O comportamento das empresas na rede deve estar em conformidade com várias leis e regulamentos, incluindo leis de proteção de dados, leis antitruste, entre outras. O Web Agent da TinyFish possui uma estrutura de segurança e governança de nível empresarial, garantindo que todas as operações estejam em conformidade com os requisitos regulatórios. Especialmente ao lidar com a identidade do usuário e o estado de autenticação, Shuhao Zhang enfatizou em uma entrevista os riscos de segurança: "Eu definitivamente não recomendaria que os usuários compartilhassem suas sessões com um navegador remoto. Este é um campo muito cinzento." Ele sugeriu que as empresas criassem sistemas de identidade e autenticação independentes para o agente de IA.
Eu também notei a inovação da TinyFish na gestão da complexidade da rede. Sites modernos usam várias tecnologias para prevenir o acesso automatizado, incluindo CAPTCHA, análise de comportamento, restrições de IP, entre outros. O Agente Web da TinyFish é capaz de se adaptar a essas medidas, mantendo uma capacidade de acesso estável. Essa adaptabilidade não é um processo único, mas sim um processo contínuo de aprendizado e melhoria. Eles até desenvolveram o "modo oculto" para lidar com a detecção de bots, simulando características de impressão digital de navegadores reais para contornar essas restrições.
Mas os desafios ainda existem. Shuhao Zhang admite que, para cenários complexos como o scroll infinito, ainda não encontraram uma solução perfeita: "Por definição, é infinito. Você sempre precisa cortá-lo para se ajustar à janela de contexto, você precisa lembrar onde parou e depois recomeçar." Esta honestidade técnica reflete sua clara percepção dos limites tecnológicos e também aponta direções para o desenvolvimento tecnológico futuro.
O impacto profundo na transformação digital das empresas
Acredito que a tendência dos Agentes Web empresariais representados pelo TinyFish terá um impacto profundo na transformação digital das empresas. Como eles mencionam no blog da empresa: "Se você puder transformar a internet em dados analisáveis, isso proporcionará uma vantagem fundamental para as empresas que outros não têm." Os sistemas de informação tradicionais das empresas dependem principalmente de dados estruturados e interfaces API, mas uma grande quantidade de informações valiosas na web ainda existe de forma não estruturada. Os Agentes Web empresariais oferecem uma nova maneira de acessar e utilizar essas informações.
O significado dessa mudança não é apenas no nível técnico, mas também no nível estratégico. A vantagem competitiva das empresas depende cada vez mais da velocidade de obtenção e capacidade de análise da informação. As empresas que conseguem obter informações de mercado de forma mais rápida e precisa conseguem se destacar na competição. O Web Agent da TinyFish permite que as empresas monitorem em tempo real todo o ambiente de mercado, e essa capacidade tem um enorme valor em um ambiente comercial em rápida mudança. Como disse Sudheesh Nair, o objetivo deles é ajudar as empresas a "ganhar mais dinheiro", e não apenas a economizar custos.
Do ponto de vista dos custos, o Web Agent também trouxe benefícios significativos. A pesquisa de mercado e a análise da concorrência tradicionais exigem um grande investimento de mão de obra e muitas vezes não conseguem ser atualizadas em tempo real. O Web Agent empresarial pode trabalhar 24 horas por dia, sem interrupções, com custos muito inferiores aos métodos manuais, além de proporcionar maior precisão e consistência. Este aumento de eficiência permite que as empresas direcionem mais recursos para negócios principais e atividades de inovação.
Estou particularmente otimista quanto ao potencial de aplicação do Web Agent em áreas como gestão da cadeia de suprimentos, controle de riscos e previsão de mercado. A gestão da cadeia de suprimentos requer monitoramento em tempo real das condições dos fornecedores, mudanças de preços, níveis de inventário e outras informações. O controle de riscos necessita detectar rapidamente fatores externos que podem afetar os negócios. A previsão de mercado exige a análise de grandes quantidades de dados de mercado e informações de tendências. Estas são todas áreas nas quais o Web Agent pode desempenhar um papel importante. A TinyFish atualmente se concentra na indústria de varejo e turismo, mas sua tecnologia pode ser totalmente expandida para outros setores.
Mais importante ainda, o Web Agent pode mudar a forma como as empresas obtêm informações externas. No modelo tradicional, as empresas dependem principalmente da compra de serviços de dados de terceiros ou da contratação de empresas de pesquisa. Mas o Web Agent permite que as empresas obtenham informações mais recentes e precisas diretamente da fonte, reduzindo as etapas intermediárias e aumentando a atualidade e a confiabilidade das informações. Essa capacidade de obter informações de primeira mão se tornará uma fonte importante de vantagem competitiva para as empresas.
A TinyFish mencionou um ponto importante em sua visão técnica: "A tecnologia, em seu estado ideal, não deve exigir a sua atenção. Ela deve se dissipar no fundo, abrindo espaço para a importância do trabalho humano." Este conceito reflete a sua profunda compreensão do valor da tecnologia. A melhor tecnologia empresarial deve ser invisível, permitindo que os usuários se concentrem nos objetivos de negócios, e não nos detalhes técnicos. Este é o valor central do Web Agent empresarial.
Desafios enfrentados e desenvolvimento futuro
Embora eu esteja muito otimista sobre o futuro dos Agentes Web de nível empresarial, este campo ainda enfrenta alguns desafios importantes. O primeiro é o desafio técnico. O ambiente da rede está em constante mudança, novas tecnologias de anti-raspagem e medidas de segurança estão surgindo continuamente. O Agente Web precisa evoluir continuamente para se adaptar a essas mudanças. Embora a TinyFish já tenha feito progressos significativos nesta área, esta é uma corrida tecnológica sem fim. Como dizem: "Transformar a complexidade da rede de um obstáculo em uma oportunidade."
As questões legais e éticas são outro desafio importante. Embora a maior parte das informações na rede seja pública, o acesso automatizado ainda pode envolver disputas legais e éticas. Diferentes países e regiões têm regulamentações legais diferentes sobre crawlers da web, e as empresas precisam garantir que suas ações estejam em conformidade com todas as leis e regulamentos relevantes. A TinyFish precisa encontrar um equilíbrio entre a capacidade técnica e os requisitos de conformidade. Especialmente em relação à privacidade de dados e à proteção da identidade dos usuários, é necessário estabelecer padrões da indústria e melhores práticas.
A intensificação da concorrência é também um desafio real. Com o rápido crescimento do mercado de Agentes Web para empresas, cada vez mais empresas entrarão neste setor. Grandes empresas de tecnologia podem desenvolver suas próprias soluções, e empresas de software especializadas podem lançar produtos concorrentes. A TinyFish precisa de inovação contínua para manter a vantagem competitiva. Mas, com a situação atual, já estabeleceram uma importante vantagem de primeiro a entrar e barreiras tecnológicas.
Do ponto de vista da construção da equipe, a TinyFish enfrenta os desafios típicos das startups tecnológicas. Shuhao Zhang mencionou em uma entrevista que "a parte mais difícil como fundador é definitivamente o posicionamento e o negócio", o que reflete os desafios comuns que fundadores técnicos enfrentam em termos de promoção de mercado. No entanto, o histórico em mídia do cofundador Keith Zhai oferece um importante suporte à equipe nessa área.
Eu acho que a estratégia de sucesso da TinyFish deve se concentrar em alguns aspectos-chave. Primeiro, continuar a aprofundar a barreira tecnológica, especialmente na capacidade de lidar com ambientes de rede complexos e implantações em grande escala. Eles precisam manter a liderança tecnológica em capacidade de raciocínio em IA, adaptabilidade de rede e confiabilidade em nível empresarial. Em segundo lugar, expandir a base de clientes, passando do atual mercado de grandes empresas para o mercado de médias empresas. Terceiro, construir um ecossistema, estabelecendo parcerias com outros fornecedores de software empresarial, permitindo que o Web Agent se torne parte de uma solução digital maior.
Do ponto de vista do desenvolvimento do produto, o TinyFish está evoluindo de ferramentas de baixo nível como o AgentQL para uma solução completa de Web Agent para empresas. Eles planejam lançar oficialmente a empresa nos próximos um ou dois meses, momento em que podem divulgar mais detalhes sobre os produtos. Do ponto de vista da arquitetura técnica, eles estão construindo toda a pilha técnica, incluindo a infraestrutura do ambiente de execução, o processamento da lógica de negócios na camada de aplicação, bem como sistemas de observação, monitoramento e autenticação.
Do ponto de vista do desenvolvimento da indústria, prevejo que o Web Agent de nível empresarial se tornará uma parte padrão da pilha tecnológica das empresas. Assim como as empresas de hoje usam sistemas como CRM e ERP, as empresas do futuro também usarão amplamente o Web Agent para obter e analisar informações externas. O tamanho deste mercado pode chegar a várias centenas de bilhões de dólares, oferecendo enormes oportunidades de crescimento para participantes iniciais como a TinyFish.
No final, acredito que o TinyFish representa não apenas uma nova solução tecnológica, mas uma transformação fundamental na forma como as empresas interagem com o mundo digital. Na era em que a informação é vantagem competitiva, as empresas que conseguem entender e utilizar melhor a informação online terão uma vantagem competitiva contínua. Como o TinyFish diz: "Concentre-se nas coisas que o impressionam. Para tudo o mais, há o TinyFish." O financiamento de 47 milhões de dólares é apenas o começo dessa transformação; a verdadeira criação de valor ainda está por vir. Transformar a complexidade da rede em oportunidades comerciais é o cerne da era dos Agentes Web corporativos.