Astra torna a AGI mais difícil de ignorar
Existe algo estranho sobre a inteligência humana.
Somos fisicamente mais fracos do que inúmeras coisas ao nosso redor. No entanto, construímos cidades, atravessamos oceanos, alcançamos a Lua e criamos máquinas que agora podem raciocinar conosco.
A vantagem nunca foi a força.
Os humanos são incomuns porque podemos olhar para uma situação, entendê-la, escolher entre caminhos diferentes, mudar de ideia quando algo dá errado e agir com base nessa decisão. O poder bruto está em toda parte na natureza. O julgamento é raro.
É também por isso que a AGI fascina o mundo da IA há tanto tempo. AGI não é simplesmente uma IA que conhece mais fatos. A ideia maior é uma máquina que pode entender um objetivo, raciocinar sobre ele, tomar decisões, usar ferramentas, aprender com o que acontece, mudar de direção e continuar trabalhando em tipos de problemas muito diferentes.
Então, em 3 de setembro, a OpenAI lançou GPT-6 Astra.
No briefing de lançamento, o presidente da OpenAI, Greg Brockman, terminou com quatro palavras:
“Bem-vindos à era da AGI.”
Talvez a história decida que essa frase foi prematura.
Mas o Astra torna o argumento da AGI muito mais difícil de ignorar com risadas.
Algo mudou além do benchmark
Astra pode obviamente escrever um e-mail ou explicar Python.
Essa parte é entediante agora.
O que torna este modelo interessante é o que pode acontecer depois que a resposta normalmente terminaria.
Você pode fornecer um site a ele e pedir para testar o site. Ele pode abrir o navegador, clicar no produto, inspecionar o que acontece e continuar trabalhando.
Dê a ele uma base de código e ele pode investigar o problema, editar arquivos, executar a aplicação, testar o resultado e continuar corrigindo as coisas.
Dê a ele arquivos, planilhas ou uma apresentação existente e a OpenAI diz que ele pode produzir um trabalho profissional finalizado seguindo o formato que já existe.
Os números de uso do computador também mudaram drasticamente. No OSWorld 2.0, o Astra pontuou 72,6%, em comparação com 65,7% do GPT-5.6 Sol. Mais interessante é que a OpenAI relata que a tarefa simulada média caiu de cerca de 75 minutos para 40 minutos.
Depois, há a parte mais estranha.
O Astra é o primeiro modelo da OpenAI a atingir seu nível crítico de capacidade de segurança cibernética. A OpenAI diz que versões de pesquisa podem encontrar vulnerabilidades anteriormente desconhecidas e desenvolver cadeias de exploração contra sistemas reforçados.
Então sim, este é um modelo muito poderoso.
Mas a maior mudança para usuários comuns é mais simples:
Pare de fazer perguntas ao Astra. Comece a dar tarefas a ele.
É aí que este guia começa.
Primeiro: escolha o lugar certo para usá-lo
Existem três maneiras simples de trabalhar com o Astra.
No ChatGPT, use-o quando a tarefa exigir raciocínio sério, pesquisa, arquivos ou várias etapas. O Astra está sendo lançado nos planos Plus, Pro, Business e Enterprise, portanto, a disponibilidade ainda pode variar de acordo com a conta.
No Codex, use-o para trabalhos de software: depuração, criação de funcionalidades, execução de testes, revisão de código e trabalho em um repositório.
Dentro da API, use-a quando estiver construindo seu próprio fluxo de trabalho, agente ou automação.
Não faça do Astra seu padrão para cada pequena tarefa.
Se você precisar de dez ideias de títulos, uma reescrita curta ou uma extração simples, use um modelo mais barato.
O Astra começa a fazer sentido quando a tarefa se parece mais com:
pensar + usar ferramentas + tomar decisões + fazer o trabalho + verificar o resultado.
Esse é o filtro útil.
Configuração 1: Astra no Codex
Se você já usa o Codex, atualize-o primeiro.
O Astra requer o Codex CLI 0.153.0 ou mais recente. A OpenAI já documentou esse requisito, e relatos iniciais no GitHub mostram que integrações mais antigas falham com uma mensagem solicitando que os usuários atualizem o Codex.
Instale ou atualize o Codex:
npm install -g @openai/codexVerifique sua versão:
codex --versionEm seguida, abra o Codex:
codexEscolha gpt-6-astra quando ele estiver disponível para sua conta.
O repositório atual do Codex da OpenAI e as instruções de configuração estão aqui: OpenAI Codex
Existe também um Skill de migração oficial se você já tiver um projeto configurado para modelos mais antigos da OpenAI:
$openai-docs migrate this project to GPT-6 AstraA OpenAI recomenda especificamente isso ao mover uma configuração existente para o Astra.
Configuração 2: Astra via API
O nome do modelo é simples:
gpt-6-astraPara trabalho sério baseado em ferramentas, use a API de Respostas.
Um exemplo mínimo em Python se parece com isto:
from openai import OpenAI
client = OpenAI()
response = client.responses.create(
model="gpt-6-astra",
reasoning={"effort": "medium"},
input="""
Review this project.
Find the cause of the failing checkout flow.
Fix it.
Run the relevant tests.
Stop only when the checkout works or you can clearly explain the blocker.
"""
)
print(response.output_text)
Astra suporta cinco níveis oficiais de raciocínio:
low
medium
high
xhigh
maxAo contrário do GPT-5.6, o Astra não suporta nenhum..
Uma regra muito simples:
Comece com médio.
Passe para alto quando o trabalho se torna difícil.
Use xhigh ou max quando resolver o problema corretamente é muito mais importante do que economizar um pouco de computação.
Não coloque automaticamente todas as solicitações no Max.
O objetivo não é usar a configuração mais inteligente.
O objetivo é usar a configuração mais barata que termine o trabalho de forma confiável.
O prompt que eu usaria com o Astra
Astra não precisa de um prompt mestre de 700 palavras.
Ela precisa de uma tarefa clara.
Eu usaria cinco partes:
GOAL:
What exactly should be completed?
MATERIAL:
Which files, websites, tools or information can you use?
BOUNDARIES:
What are you allowed to change?
What must you not change?
DONE WHEN:
What must be true before you stop?
ASK ME ONLY IF:
Which decisions really require me?
Por exemplo:
GOAL:
Check our staging website and find why checkout is failing.
MATERIAL:
You can use the staging site, repository, browser console and test data.
BOUNDARIES:
You may edit local code and test data.
Do not deploy to production.
Do not make a real purchase.
DONE WHEN:
The checkout works in staging and the relevant tests pass.
ASK ME ONLY IF:
You need a production credential, real payment or irreversible change.
Otherwise continue working.Esse é um prompt muito melhor para a Astra do que:
Verifique meu checkout e me diga o que há de errado.
O segundo prompt pede uma resposta.
O primeiro pede um resultado final.
Essa é provavelmente a maior mudança na forma como eu usaria o Astra.
Pare de dizer cada passo a ele
Há outra mudança importante.
Agentes antigos frequentemente precisavam de instruções como:
Primeiro abra este arquivo.
Depois pesquise nesta pasta.
Depois verifique o banco de dados.
Em seguida, inspecione os logs.
Em seguida, execute este comando.
Em seguida, pergunte-me o que fazer.
Com o Astra, isso pode na verdade piorar o modelo.
A OpenAI diz que o Astra segue instruções muito rigorosamente e é mais sensível a instruções ocultas dentro de Skills e arquivos como AGENTS.md. Regras antigas podem, portanto, fazê-lo hesitar, realizar trabalho desnecessário ou seguir uma rota que não faz mais sentido.
Diga a ele onde você quer chegar.
Dê a ele liberdade para decidir como chegar lá.
Uma frase útil para adicionar a tarefas maiores é:
Continue independently through safe and reversible work.
Use your judgment for routine decisions.
Stop only when you need information from me or the next action is consequential or irreversible.Essa única instrução pode ser mais útil do que outra página de regras.
O seu AGENTS.md provavelmente deveria ficar menor
Isso é especialmente importante para usuários do Codex.
Muitas configurações de agentes agora têm enormes AGENTS.md arquivos.
Astra não precisa de um livro.
Um simples pode ser o suficiente:
# Project
This is a Next.js application with PostgreSQL.
# Working rules
Preserve the current architecture unless there is a clear reason to change it.
Use existing patterns before adding new dependencies.
# Verification
Run tests relevant to the files you changed.
Fix failures caused by your work.
# Boundaries
Never change production credentials.
Never deploy without asking.
Local test data is safe to modify.Isso diz à Astra o que realmente importa.
Todo o resto não precisa ser carregado em cada tarefa.
Habilidades funcionam melhor quando são pequenas
A mesma regra se aplica a Habilidades.
Não instale cinquenta Habilidades gigantes só porque você pode.
Uma Habilidade deve principalmente dizer à Astra quando ela deve ser usada, e então apontar para instruções mais detalhadas apenas quando necessário.
Exemplo:
---
name: database-migration
description: Use for database schema changes and data migrations.
---
Before changing the schema, read migration-safety.md.
After the change, run:
scripts/verify-migration.sh
Muito simples.
A Skill principal funciona como uma porta.
As instruções extras ficam do lado de fora até que a Astra realmente precise delas.
A OpenAI tem sua própria referência do Skill Creator aqui: Skill Creator da OpenAI
O recurso oculto que eu observaria: alterar o Astra enquanto ele trabalha
Alguns recursos do Astra receberam muito menos atenção do que as pontuações de referência.
Eles podem ser mais importantes em fluxos de trabalho reais.
A direção durante a execução significa que você pode alterar a instrução enquanto o Astra já está trabalhando. Ele não precisa descartar tudo o que concluiu.
Você poderia dizer:
Keep everything you already built, but change the payment flow to use Stripe Checkout instead.Astra pode assumir o novo requisito e continuar.
A chamada de ferramentas assíncronas significa que o Astra pode continuar realizando outros trabalhos úteis enquanto uma ferramenta lenta ainda está em execução.
Por exemplo, imagine um agente de pesquisa aguardando uma consulta de banco de dados. Em vez de ficar ocioso, o Astra pode continuar lendo outra fonte ou preparando outra parte do trabalho.
Depois, há a atualização_de_configuração.
Isso permite que desenvolvedores alterem o esforço de raciocínio durante uma conversa.
Um trabalho pode começar em médio, passe para xhigh para uma decisão muito difícil, então retorne para médio para limpeza de rotina.
A OpenAI projetou isso para que o prompt existente possa permanecer em cache, em vez de reconstruir toda a conversa.
Essa é uma maneira muito diferente de pensar sobre um modelo.
Você não escolhe uma configuração de inteligência para todo o trabalho.
Você pode gastar inteligência onde ela é realmente necessária.
O uso do computador pode ser o verdadeiro superpoder da Astra
A programação recebe a maior parte da atenção porque as pessoas de IA adoram benchmarks de codificação.
Mas o uso do computador pode ter um efeito muito maior no trabalho normal.
Os primeiros testadores já usaram o Astra dentro de navegadores, construtores visuais de CRM, fluxos de trabalho de design tipo Figma e outros softwares. Um teste inicial fez com que o Astra operasse um aplicativo web por cerca de 1 hora e 45 minutos, clicando repetidamente em fluxos e verificando erros do navegador durante o controle de qualidade (QA).
Outro fluxo de trabalho de acesso antecipado fez com que o Astra manipulasse uma automação visual de CRM em vez de exigir uma nova integração de API.
Isso abre uma porta interessante.
Existem milhares de ferramentas de negócios com APIs ruins, APIs limitadas ou sem nenhuma API útil.
Humanos ainda as operam clicando.
Um modelo capaz de uso de computador às vezes pode trabalhar através da mesma interface.
Para pessoas construindo sistemas, agentes e automações no estilo Cowork, isso importa muito.
Seu fluxo de trabalho pode se tornar:
Read request
→ open application
→ inspect current state
→ make safe changes
→ check the result
→ prepare anything consequential for approval
Isso está muito mais próximo de dar trabalho a um funcionário do que chamar um chatbot.
Quatro ações que eu ainda manteria sob aprovação
O fato de a Astra ser melhor em julgamento não significa que eu daria tudo a ela.
Minha regra simples é:
Enviar. Pagar. Excluir. Implantar.
Deixe a Astra preparar o e-mail.
Você aprova o envio.
Deixe a Astra preparar a compra.
Você aprova o pagamento.
Deixe a Astra identificar arquivos que deveriam desaparecer.
Você aprova a exclusão.
Deixe a Astra criar e testar a mudança de produção.
Você aprova a implementação.
Astra pode fazer vinte etapas antes de pedir a você a etapa vinte e um.
Você ainda automatizou vinte etapas.
A própria OpenAI diz que o Astra é melhor em permanecer dentro dos limites da tarefa, mas uma capacidade maior torna o controle de acesso mais importante, não menos.
O contexto de um milhão de tokens tem uma armadilha muito cara
O Astra suporta 1,05 milhão de tokens de contexto e até 128 mil tokens de saída.
Isso soa como permissão para despejar tudo no prompt.
Não é.
O número que eu me lembraria é:
272K.
Mas se sua entrada ultrapassar 272K tokens, a OpenAI cobra 2x o preço de entrada e cache e 1,5x o preço de saída para toda a solicitação.
Portanto, um prompt ligeiramente maior pode repentinamente se tornar muito mais caro.
A solução prática é entediante:
Mantenha as instruções permanentes curtas.
Faça cache de informações estáveis.
Recupere documentos apenas quando Astra precisar deles.
Não coloque toda a base de conhecimento da empresa em cada solicitação.
Uma janela de contexto enorme é útil porque lhe dá espaço.
Você não precisa encher o espaço.
Astra ou Fable 5.1?
Esta é a comparação com a qual os desenvolvedores de IA realmente se importam.
O Claude Fable 5.1 também tem uma janela de contexto de 1M, saída de 128K, e o mesmo preço de API anunciado de $10 de entrada / $50 de saída por milhão de tokens.
Sua maior vantagem econômica é o cache.
As leituras de cache do Fable 5.1 custam $0.25/M.
O custo das leituras de cache do Astra é de US$ 1/milhão.
Portanto, minha escolha atual seria simples.
Escolha Astra primeiro quando a parte difícil é usar computadores, navegar em ferramentas, consertar um problema persistente, realizar várias etapas ou terminar um trabalho que modelos mais fracos continuam deixando pela metade.
Escolha Fable 5.1 quando você já tem um fluxo de trabalho sólido e contínuo de codificação ou pesquisa e o custo recorrente de contexto é uma grande preocupação. A própria Anthropic posiciona o Fable 5.1 para raciocínio exigente e trabalho de agente de longo prazo.
Não escolha nenhum deles só porque alguém ganhou em um teste de captura de tela.
Execute sua própria tarefa.
Esse é o teste que paga a sua conta.
E quanto ao Mythos 5.1?
Mythos 5.1 é diferente.
A Anthropic descreve-o como seu modelo especializado para trabalho avançado em cibersegurança e biologia, e o acesso é limitado a organizações verificadas.
Ele tem o mesmo preço base de $10/$50 por token e o mesmo preço de $0,25/M por leitura de cache que o Fable 5.1.
Para codificação, pesquisa e automação normais, compare o Astra com o Fable 5.1.
O Mythos é relevante principalmente se você estiver trabalhando dentro de um dos programas de acesso confiável da Anthropic.
O feedback inicial é interessante, mas ainda confuso
Astra está nas mãos das pessoas há apenas alguns dias, então eu não usaria o Reddit como referência.
Mas o feedback é útil.
Alguns usuários iniciais dizem que o Astra precisa de menos assistência e lida com trabalhos ambíguos com melhor bom senso. Outros o descrevem como claramente mais inteligente, porém menos intuitivo para seu fluxo de trabalho de codificação específico.
Essa discordância é saudável.
Isso nos diz algo importante:
Provavelmente não existe uma resposta universal de que “Astra é melhor”.
A maneira como você configura o trabalho importa enormemente.
Os desenvolvedores do GitHub já estão criando sistemas de orquestração específicos para Astra, onde Astra permanece como o modelo principal e agentes mais baratos Sol, Terra ou Luna lidam com partes menores do trabalho.
Essa arquitetura faz sentido para mim.
Não pague a Astra para fazer todas as tarefas entediantes.
Deixe que ela cuide das decisões que merecem a Astra.
Onde eu usaria a Astra amanhã
Eu começaria com trabalhos que já derrotaram outro modelo.
Um bug difícil.
Uma tarefa de pesquisa com fontes conflitantes.
Um fluxo de trabalho no navegador que salta por várias páginas.
Um relatório que exige arquivos, pesquisa na web, cálculos e uma planilha finalizada.
Uma funcionalidade que precisa ser criada, aberta no navegador, testada e corrigida.
Um processo interno confuso que atualmente exige que alguém copie informações entre três sistemas diferentes.
Esses trabalhos revelam se o Astra realmente lhe oferece algo novo.
Um breve resumo não.
Um aviso final para manter
Se você se lembrar de apenas uma coisa deste guia, guarde isto:
Complete this job from start to finish.
Goal:[what I need]
Use:
[files, tools, apps or websites available]
Do not:
[important boundaries]
You are finished only when:
[observable result]
Continue independently through normal, safe and reversible work. If something fails, inspect the failure, fix what you can and try again. Ask me only when you need missing information or when the next action is consequential or irreversible. At the end, show me what you actually completed and the evidence that it works.
Esse é o estilo de prompt que eu acho que a Astra recompensa.
Não mais instruções.
Melhor responsabilidade.
Então, isso é AGI?
Eu não sei.
Ninguém produziu um teste claro que defina o que é a AGI.
Mas eu entendo por que Brockman usou a expressão.
Por anos, a IA basicamente esperava dentro de uma caixa para respondermos a outra pergunta.
Astra é interessante porque essa caixa está se tornando menos importante.
Ela consegue raciocinar, usar softwares, trabalhar através de um navegador, escrever códigos, inspecionar o resultado, mudar o curso e continuar em direção a um objetivo.
Essas ainda não são habilidades humanas no sentido pleno da palavra.
Mas elas estão muito mais próximas da parte da inteligência que sempre importou mais no trabalho:
entender o que precisa acontecer, escolher o que fazer em seguida e persistir no problema até que algo real mude.
É por isso que eu não julgaria o GPT-6 Astra pela inteligência que sua próxima resposta aparenta ter.
Dê a ele uma tarefa que você tem evitado.
Então veja se o trabalho ainda está esperando por você quando Astra terminar.
