@cheriffai: Um modelo sozinho pode ser forte. Mas tarefas difíceis muitas vezes precisam de mais do que uma resposta: precisam de perspectiva, crítica, síntese e ação. É aí que entra o Mixture of Agents do Hermes. Ele cria presets MoA que aparecem como modelos normais no provider moa. Por trás, modelos de referência analisam primeiro. Depois, um agregador escreve a resposta final, chama ferramentas e continua o loop normal do agente. O detalhe importante: isso preserva sessão, transcript, tools, goal, gateway e cache de prompt. Ou seja, multiagente sem jogar fora a arquitetura do agente. No HermesBench, o preset com Claude Opus 4.8 agregando uma referência GPT-5.5 marcou 0,8202. Opus sozinho marcou 0,7607. GPT-5.5 sozinho, 0,7412. Não é só “votar entre modelos”. É transformar modelos em uma equipe operacional. Pergunta: você usaria MoA para tarefas críticas ou ainda prefere um único modelo forte? Fonte: https://hermes-agent.nousresearch.com/docs/user-guide/features/mixture-of-agents #cheriffai #inteligenciaartificial #ia #agents #agenticai mixtureofagents hermesagent nousresearch llm automacao devtools modelosdeia programacao tecnologia inovacao

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Monday 29 June 2026 19:35:29 GMT