Muitos problemas dos projetos não estão na direção errada, mas sim no fato de enfrentarem uma “necessidade momentânea”. Quando a popularidade diminui, a demanda desaparece, e escrever mais não passa de uma documentação de um ciclo.

@inference_labs é diferente porque não se apoia em um cenário de aplicação específico, mas sim em uma lacuna estrutural.

Quando o sistema começa a ser autônomo, o problema deixa de ser se o modelo é inteligente ou não, e passa a ser se o comportamento pode ser explicado, revisado e responsabilizado. A fase de treinamento pode ser embelezada, os resultados podem ser embalados, mas a inferência é o momento em que a ação realmente acontece, e onde o risco realmente se gera.

Sem uma infraestrutura que permita verificar o processo de inferência, a colaboração de agentes de IA só pode ficar na fase de demonstração. Quando a escala aumenta, o sistema certamente irá falhar primeiro na pergunta “Por que devo confiar neste resultado?”.

A escolha do Inference Labs, essencialmente, é reconhecer uma coisa: os modelos serão substituídos continuamente, as estruturas passarão por várias iterações, mas no momento da inferência, deve deixar-se um rastro verificável.
Isso não é uma questão de contar uma boa história, mas sim de uma posição inevitável.
Contanto que o sistema autônomo continue avançando, essa posição sempre existirá. O restante, nada mais é do que quem consegue torná-la mais estável, mais barato e mais fácil de ser integrado de forma nativa pelo sistema.

Sob essa perspectiva, sua forma atual não é importante. O que importa é que ela está de pé no futuro.