Buscar IAuma startup fundada e liderada pelo ex-investidor fundador da DeepMind, Humayun Sheikh, anunciou hoje o lançamento de três produtos interconectados projetados para fornecer a confiança, a coordenação e a interoperabilidade necessárias para ecossistemas de agentes de IA em grande escala.
O lançamento inclui ASI:Umuma plataforma de orquestração de IA pessoal; Buscar negóciosum portal de verificação e descoberta para agentes de marca; e Agenteversoum diretório aberto que hospeda mais de dois milhões de agentes.
Juntos, o sistema posiciona a Fetch como um provedor de infraestrutura para o que chama de “Agentic Web” – uma camada onde IAs de consumidores e IAs de marcas colaboram para concluir tarefas, em vez de apenas sugeri-las.
A empresa afirma que as ferramentas abordam uma limitação central na IA atual do consumidor: os modelos podem fornecer recomendações, mas não podem executar de forma confiável ações em várias etapas que exigem coordenação entre as empresas. A abordagem da Fetch se concentra em permitir que agentes de diferentes organizações interoperem com segurança, usando identidades verificadas e contexto compartilhado para concluir fluxos de trabalho de ponta a ponta.
“Estamos criando a mesma base para agentes que o Google criou para sites”, disse Humayun Sheikh, fundador e CEO da Fetch AI e um dos primeiros investidores na DeepMind, em um comunicado de imprensa fornecido à VentureBeat. “Em vez de apenas encontrar informações, sua IA pessoal se coordena com agentes de marca verificados para realizar as tarefas.”
Antecedentes: Fundação da Fetch e Conexão DeepMind
A Fetch AI foi fundada em 2017 por Humayun Sheikh, um empresário cujo investimento inicial na DeepMind ajudou a apoiar o desenvolvimento comercial da empresa antes de sua aquisição pelo Google. “Fui uma das primeiras cinco pessoas na DeepMind e seu primeiro investidor. Meu cheque foi o primeiro a entrar”, disse Sheikh, refletindo sobre o período em que a pesquisa avançada em aprendizado de máquina ainda era praticamente inacessível fora das grandes empresas de tecnologia.
Sua experiência inicial ajudou a moldar a direção da Fetch. “Mesmo em 2013, estava claro para mim que os sistemas de agentes seriam os que funcionariam. Foi aí que me concentrei: na web de agentes”, observou Sheikh. A Fetch se baseou nesta tese desenvolvendo infraestrutura para agentes de software autônomos, com foco em identidade verificável, troca segura de dados e coordenação multiagente.
Nos últimos anos, a empresa expandiu-se para uma equipe de 70 pessoas em Cambridge e Menlo Park, arrecadou aproximadamente US$ 60 milhões e acumulou mais de um milhão de usuários interagindo com seu modelo – dados que informaram o design dos produtos recém-lançados.
Sheikh acrescentou que sua decisão de iniciar a empresa inicialmente veio diretamente dos lucros da saída da DeepMind, observando na entrevista que, embora a venda para o Google fosse “uma boa saída”, ele acreditava que a equipe poderia ter resistido a uma avaliação mais alta.
O período inicial de autofinanciamento permitiu que a Fetch começasse a trabalhar em 2015 – bem antes de as arquiteturas de transformadores se tornarem populares – na hipótese de que a infraestrutura de agentes se tornaria fundamental para a IA aplicada.
ASI:One — Uma plataforma para orquestração multiagente
No centro do lançamento está ASI:Umuma interface de modelo de linguagem projetada especificamente para coordenar vários agentes, em vez de abordar consultas isoladas. Fetch o descreve como uma “camada de inteligência” que lida com compartilhamento de contexto, roteamento de tarefas e modelagem de preferências.
O sistema armazena sinais no nível do usuário, como companhias aéreas favoritas, restrições alimentares, faixas de orçamento, identificadores de programas de fidelidade e disponibilidade de calendário. Quando um usuário solicita uma tarefa complexa – como planejar uma viagem com reservas de voos, hotéis e restaurantes – o ASI:One recupera essas preferências e delega o trabalho aos agentes verificados apropriados. Os agentes então retornam resultados acionáveis, incluindo inventário e opções de reserva, em vez de recomendações genéricas.
Na prática, o ASI:One funciona como um gerador de fluxo de trabalho através das fronteiras organizacionais. Em contraste com os aplicativos LLM convencionais, que muitas vezes dependem de APIs ou técnicas RAG para revelar informações, o ASI:One é construído para coordenar agentes autônomos que podem concluir transações. Fetch observa que a personalização melhora com o tempo, à medida que o modelo acumula dados de preferências estruturados.
Sheikh enfatizou a distinção entre a execução orquestrada e a produção tradicional de IA. “Isso não significa procurar opções separadamente e esperar que elas funcionem juntas”, disse ele. “É orquestração.”
Ele acrescentou que a arquitetura da Fetch é intencionalmente modular: “Nossa arquitetura é uma mistura de modelos de agentes e especialistas. Um modelo grande não é suficiente – você precisa de especialistas. É por isso que construímos o ASI1, ajustado especificamente para sistemas de agentes”.
A entrevista também revelou novos detalhes sobre os sistemas de personalização do ASI:One: a plataforma usa vários gráficos de conhecimento de propriedade do usuário para armazenar preferências, histórico de viagens, conexões sociais e restrições contextuais.
Esses gráficos de conhecimento são isolados por usuário e não misturados com quaisquer dados operados pelo Fetch. Sheikh descreveu isso como uma “espinha dorsal determinística” que dá à IA pessoal uma camada de memória estável além da saída probabilística de um único grande modelo.
ASI:One é lançado hoje em versão beta, com um lançamento mais amplo planejado para o início de 2026. Fetch também oferece ASI:One Mobile, lançado no início deste ano, dando aos usuários acesso aos mesmos recursos de orquestração de agentes em iOS e Android. O aplicativo móvel se conecta diretamente ao Agentverse e aos gráficos de conhecimento do usuário, permitindo a execução de tarefas em movimento e a interação em tempo real com agentes registrados.
Fetch Business – Identidade verificada e controle de marca
Para permitir uma coordenação confiável entre consumidores e empresas, a Fetch está introduzindo um portal de verificação e descoberta chamado Fetch Business.
A plataforma permite que as organizações verifiquem sua identidade e reivindiquem um identificador oficial de agente de marca – por exemplo, @Hilton ou @Nike – independentemente de quais ferramentas elas usam para construir o agente subjacente.
A Fetch posiciona o produto como um análogo dos sistemas de registro de domínio e certificado SSL da ICANN para sites. O status verificado destina-se a proteger os consumidores da interação com agentes falsificados ou não confiáveis, um problema que a empresa descreve como uma grande barreira à adoção generalizada de agentes.
O sistema inclui ferramentas de baixo código para pequenas empresas criarem agentes em poucas etapas e conectarem APIs em tempo real, como inventário, sistemas de reservas ou plataformas de CRM.
“Com o Fetch, você pode criar um agente em um minuto. Ele recebe um identificador, como um nome de usuário do Twitter, e você pode personalizá-lo completamente – até mesmo conceder a ele permissão de mídia social para postar em seu nome”, disse Sheikh. Depois que uma marca reivindica seu namespace, seu agente se torna detectável por IAs de consumidores e outros agentes dentro do Agentverse.
A empresa reservou previamente milhares de namespaces de marcas em antecipação à demanda. O status de verificação persiste em qualquer plataforma integrada ao Agentverse, criando uma camada de identidade portátil para agentes de negócios.
A entrevista destacou que o Fetch Business herda diretamente as primitivas de confiança na web: os proprietários de domínio verificam sua identidade inserindo um pequeno trecho de código no back-end de seu site existente, permitindo que o sistema passe por um desafio criptográfico e conceda ao agente um selo de autenticidade semelhante a um “cheque azul” para identidades de agente. Sheikh enquadrou isso como “reutilizar a camada de confiança que a web já passou décadas construindo”.
As empresas podem começar a reivindicar agentes agora em negócio.fetch.ai.
Agentverse — um diretório aberto com mais de dois milhões de agentes
O componente final do lançamento é Agenteversoum diretório aberto e uma plataforma em nuvem que hospeda agentes e permite a descoberta em vários ecossistemas. Fetch afirma que milhões de agentes já se registraram, abrangendo categorias de viagens, varejo, entretenimento, serviços de alimentação e empresas.
Agentverse fornece metadados, descrições de capacidade e lógica de roteamento que ASI:One usa para identificar agentes apropriados para tarefas específicas. Ele também suporta comunicação segura e troca de dados entre agentes. A empresa observa que o diretório é independente de plataforma: agentes construídos com qualquer estrutura podem ingressar e interoperar.
De acordo com Sheikh, a falta de uma camada de descoberta é um dos motivos pelos quais a maioria dos agentes de IA vê pouco ou nenhum uso. “Noventa por cento dos agentes de IA nunca são usados porque não há camada de descoberta”, disse ele.
Ele enquadrou o papel do Agentverse em termos mais técnicos: “No momento, se você construir um agente, não há uma maneira universal de outros descobri-lo. É isso que o AgentVerse resolve: é como DNS para agentes.” Ele também descreveu o sistema como um componente essencial da economia emergente dos agentes: “A Fetch está construindo o Google dos agentes. Assim como os sites precisam de pesquisa, os agentes precisam de descoberta, confiança e interação – a Fetch fornece tudo isso.”
A entrevista ressaltou ainda que o Agentverse é independente da nuvem por design. Sheikh comparou isso com ecossistemas de agentes concorrentes vinculados a provedores de nuvem específicos, argumentando que um registro universal só é viável se for independente de ambientes de nuvem proprietários. Ele disse que a arquitetura aberta permite que um LLM consulte qualquer agente “dentro de um minuto após a implantação”, transformando a publicação do agente em um processo quase instantâneo, semelhante ao registro de um domínio.
Agentverse também integra vias de pagamento, permitindo que os agentes executem compras usando parceiros como Visa, Skyfire e stablecoins compatíveis. Os consumidores podem configurar limites de gastos ou exigir aprovação explícita para transações.
Contexto e implicações da indústria
O lançamento do Fetch ocorre em um momento em que as plataformas de IA do consumidor estão explorando a mudança de interfaces de bate-papo estáticas para agentes autônomos capazes de concluir ações. No entanto, a maioria dos sistemas de agentes permanece limitada por arquiteturas isoladas, interoperabilidade limitada e padrões de verificação fracos.
A Fetch posiciona sua infraestrutura como uma resposta a essas limitações, fornecendo uma camada de coordenação entre plataformas, sistema de identidade e serviço de diretório. A empresa argumenta que um ecossistema de agentes requer mecanismos de verificação consistentes para garantir que os consumidores interajam com representantes autênticos da marca, em vez de imitações. Ao estabelecer controle de namespace e indicadores de confiança portáteis, o Fetch Business visa preencher uma lacuna semelhante à verificação inicial de domínios da web.
Ao mesmo tempo, o ASI:One tenta centralizar os dados de preferência do usuário de uma forma que permita uma personalização mais eficiente e uma coordenação multiagente. Esta abordagem difere das aplicações LLM generalistas, que muitas vezes carecem de arquiteturas de preferência persistentes ou de acesso direto a agentes controlados pela marca.
A entrevista também deixou claro que os micropagamentos e a infraestrutura de transações digitais são fundamentais para a visão de longo prazo da Fetch. Sheikh fez referência a integrações com protocolos como 402 e AP2 da Coinbase, posicionando esses recursos como essenciais para que agentes autônomos concluam tarefas de ponta a ponta que incluem execução financeira.
Remover
O lançamento combinado de ASI:One, Fetch Business e Agentverse da Fetch apresenta uma pilha interconectada projetada para suportar implantação e uso em larga escala de agentes de IA. A empresa enquadra o sistema como uma infraestrutura fundamental para um ecossistema de agentes, onde as IAs dos consumidores podem coordenar-se com agentes de marca verificados para concluir tarefas de forma confiável e segura. As adições às suas camadas de identidade, descoberta e orquestração refletem a tese de longa data da Fetch – parcialmente enraizada nas lições do desenvolvimento inicial do DeepMind – de que a inteligência só se torna significativa quando combinada com a capacidade de agir.
