Você Não Está Pensando Grande o Suficiente: Reconstruindo Sistemas Alimentares com Agentes de IA — Cody Menefee, Firecrawl
AAI Engineer
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Transcript
00:00:00Muito bem, olá a todos. O meu nome é Cody. Coloquei esta foto aqui porque esta jaqueta até agora
00:00:20não teve o sucesso que eu achava que teria. Ninguém percebeu a piada. Portanto, isto foi para
00:00:26esfregar bem na vossa cara. Eu não gosto apenas de usar jaquetas estilo Letterman cheias de marcas.
00:00:30Tentámos intencionalmente alinhar um pouco na brincadeira. Como disse, o meu nome é
00:00:35Cody. Faço parte da equipa de crescimento do Firecrawl e hoje estou aqui para vos dizer
00:00:40que não estão a pensar em grande. Mas antes de entrar nesse assunto, tenho de
00:00:45falar sobre o elefante na sala, que é o facto de o Theo me ter roubado a palestra. O Theo lançou
00:00:50um vídeo há cerca de um mês chamado “Precisas de Pensar em Grande”, mas gostaria de dizer
00:00:54que submeti o nome para esta palestra um mês antes de o Theo publicar o vídeo dele. Eu
00:00:58não roubei a palestra dele. Ele é que roubou a minha. Por isso, hoje vamos falar sobre
00:01:04agricultura e pecuária, e sim, estou a falar a sério. Mais especificamente, refiro-me à criação de gado
00:01:10e, ainda mais especificamente, à automatização da rotação de pastagens para sistemas de gado
00:01:14alimentado a erva. Tenho a sensação de que a maioria de vós não esperava aprender sobre vacas,
00:01:20erva e agropecuária hoje, mas como estou aqui, vão ter de ouvir. Um pouco do meu
00:01:25histórico sobre quem sou e por que razão talvez me devam ouvir. Resumindo,
00:01:30não tenho quaisquer credenciais que me qualifiquem para esta palestra, mas, ainda assim,
00:01:34vou dar o meu melhor. Cresci no Kentucky. Tenho experiência em
00:01:38trabalho braçal. Fui barman, mecânico, empregado de mesa, uma série de coisas. Mas nunca agricultor.
00:01:46E depois acabei por encontrar o meu caminho na engenharia, no desenvolvimento de software, etc.
00:01:51Na verdade, não gosto muito de assumir o título de engenheiro de software. Tenho bastante
00:01:56aversão a isso. Parece usurpação de valor, porque sou o tipo de “vibe coder” de quem a maioria de vós
00:01:59que a maioria de vocês tem medo. Eu uso agentes de IA o dia todo. Não tenho nenhuma sintaxe memorizada. Eu não sou
00:02:05fluente em nenhuma linguagem de programação específica, mas consigo produzir umas coisas
00:02:10num fim de semana. Mas hoje trabalho no Firecrawl, onde estamos a criar contexto para agentes de IA. Temos uma
00:02:16série de APIs de dados da web para dar acesso à web aos vossos agentes. Como disse, estou na equipa de crescimento,
00:02:21mas hoje vamos abordar mais coisas sobre pecuária. Mas primeiro, uma das credenciais
00:02:26que realmente tenho é esta foto real de mim a transportar perus em cima do meu Tesla, e ainda tenho uma
00:02:33racha nesse teto de vidro por causa disso. Isto foi em Nashville, onde vivo no meio de um
00:02:38bairro residencial onde não é permitido criar perus. Mas criei 10 perus no meu
00:02:43quintal porque queria saber o que era criar o meu próprio gado para depois comer.
00:02:49É um processo psicologicamente muito difícil, para ser totalmente honesto. Mas este sou eu a carregá-los
00:02:56para o teto do meu Tesla, e depois conduzi durante três horas com eles até ao matadouro, tendo de parar num
00:03:01Supercharger no caminho, com muita gente a tirar fotos. E o que vos posso dizer é que a vossa
00:03:07autonomia diminui bastante quando têm um para-vento gigante cheio de perus no teto.
00:03:13Portanto, foi uma viagem bastante ansiosa, garanto-vos. Eu também quase deixei a engenharia para ser agricultor. Eu
00:03:21queria muito criar galinhas. Esta é uma imagem real de um produto que criei. Eu queria embalar
00:03:26perus em plástico branco e literalmente colar a palavra “e-e” no topo. Achei instigante.
00:03:31Achei que vos convosco a comprar galinhas. Mas percebi que é realmente difícil ganhar dinheiro
00:03:36na agricultura. Que surpresa! E eu tenho esposa. Tenho dois filhos. Não parecia correto pedir-lhes para
00:03:46renunciarem às vidas que tinham para eu ir brincar aos agricultores e criar galinhas. Por isso,
00:03:51decidi mudar de rumo e ver se havia formas de escalar a própria pecuária e os tipos de
00:03:57sistemas em que me interesso quando se trata de pecuária. Portanto, há três coisas que quero
00:04:02alcançar com esta palestra: a primeira é convencer-vos a todos a perseguir ideias maiores. Acho que muitas destas
00:04:07palestras, muitas destas conferências, e muitos de nós individualmente, passam imenso tempo a falar sobre
00:04:12desenvolver software para quem desenvolve software, para quem desenvolve software, e por aí fora. E eu
00:04:17estou aqui apenas para vos desafiar, pois há outros problemas para resolver além de criar outro MCP
00:04:22para outra solução SaaS noutra empresa. Mas também estou simplesmente a tentar aproveitar este
00:04:27público cativo. Se me encurralarem em qualquer lugar a qualquer hora, há uma grande probabilidade de eu falar convosco
00:04:32sobre agricultura. Por isso, aqui estou. E espero conseguir convencer-vos a vir trabalhar para o Firecrawl.
00:04:39Portanto, antes de mais nada, acredito que o gado deve estar no pasto. Acho que os animais devem viver na erva.
00:04:45Acho que é melhor para o animal, para o consumidor, para o agricultor e para o ecossistema. Poderia dar uma
00:04:48palestra TED sobre cada um desses pontos se fosse preciso. Podem procurar-me mais tarde se quiserem que vos explique por que é
00:04:53melhor para os animais estarem no pasto. Mas não tenho tempo suficiente para entrar nisso tudo. Acreditem no que vos digo.
00:04:57Vamos começar por aí. A premissa é que os animais devem estar no pasto. Este é o objetivo que quero atingir.
00:05:05Não sou contra a criação em confinamento. Acho que houve uma razão para termos de fazer isso. Mas 97% das vacas ainda
00:05:11são terminadas em currais de engorda. Apenas 3% são criadas no pasto. A minha opinião é que mais animais poderiam estar na
00:05:17erva. Quero tentar perceber como podemos colocar mais animais no pasto. A questão é: por que não estão no
00:05:22pasto? E a resposta é: a mão de obra é o gargalo. É um pesadelo criar animais no pasto.
00:05:28Fazer o pastoreio corretamente implica mover os animais constantemente. E isso dá imenso trabalho. Se pensarem
00:05:35em carne de gado alimentado a erva, podem pensar: tenho 100 vacas e 100 hectares. Coloco as 100 vacas nos 100 hectares e elas comem a erva.
00:05:41No final do ano, tenho carne. Não é bem assim que funciona. Vão diminuir muito rapidamente a
00:05:48qualidade da vossa pastagem se deixarem as vacas pastar onde querem, porque elas vão comer as coisas de que mais gostam,
00:05:51ignorar o que não deviam e pisotear áreas constantemente, entre outras coisas. Portanto, a solução para isso é
00:05:58o pastoreio rotacional. O que isto significa é dividir a pastagem em piquetes individuais onde os animais
00:06:04têm comida suficiente para um dia, e depois movê-los todos os dias. Isto permite que certas áreas descansem
00:06:10e outras sejam pastadas, o que com o tempo aumentará a eficácia do terreno. Mas isto exige
00:06:17muito, muito trabalho. Significa ter de mover cercas, animais e água, e monitorizar tudo
00:06:25todos os dias para mover os animais adequadamente com a frequência necessária. Existem algumas
00:06:33soluções que estão a tentar resolver este problema. Talvez tenham visto nas notícias uma empresa chamada Halter
00:06:38recentemente. Peter Thiel investiu com uma avaliação de dois mil milhões de dólares. A No Fence é outra empresa. O que estas
00:06:44empresas fazem é fornecer coleiras para os animais conectadas a satélites GPS que permitem desenhar
00:06:50fronteiras virtuais para mover os animais remotamente. Acho que é um excelente passo no
00:06:56sentido de otimizar a mão de obra, mas isto tem um problema: é preciso saber para onde mover os
00:07:05animais. Para ser sincero convosco, isto não é uma ciência exata. Não se pode simplesmente movê-los numa linha reta
00:07:10pelo terreno de forma rotineira, todos os dias para a mesma parte da terra. A razão é que a erva não
00:07:17cresce da mesma forma todos os dias. Há condições de seca, chuva, o nível de impacto que uma determinada
00:07:23seção do piquete sofreu... E a forma como isto é vendido hoje é, na verdade, com os agricultores a irem ao
00:07:28pasto, a olharem para a erva e a tomarem decisões intuitivas sobre qual deve ser o próximo melhor movimento.
00:07:33Portanto, a questão é: como substituímos os olhos do agricultor no terreno para que ele possa tomar
00:07:41decisões fundamentadas à distância sobre onde colocar as suas cercas virtuais? Há mais alguns detalhes a ter em conta
00:07:48nisto, e um deles é que também é preciso saber a altura da erva. A erva tem um ciclo de crescimento.
00:07:54Se for cortada demasiado curta, demora muito tempo a crescer novamente. Se for deixada crescer demais,
00:07:59fica velha e amarga, e os animais não gostam. Há um ponto ideal na fase jovem em que
00:08:04queremos manter a erva. Queremos cortá-la antes que fique demasiado alta, mas também não queremos
00:08:08cortá-la demasiado curta. É preciso manter os animais em movimento e a regressar constantemente à mesma pastagem
00:08:13para que a erva se mantenha na idade de crescimento ideal e com a maior produtividade possível.
00:08:21Então, há algumas formas de fazer isto. Estas são as minhas soluções. É algo
00:08:26em que tenho estado a trabalhar e a pensar como poderíamos fazer. Algumas opções que tenho são
00:08:31mapas ortomosaicos por drone. Se encontrássemos uma forma de automatizar os voos dos drones, poderíamos fazê-los voar
00:08:36pela pastagem, tirar imensas fotos e obter imagens de altíssima fidelidade e resolução da
00:08:41erva para os agricultores analisarem. O problema é que há uma grande necessidade de capacitação dos
00:08:48agricultores para lhes ensinar a pilotar drones. Há também muitas questões regulatórias para manter os drones no
00:08:52campo de visão, e o ideal seria que fosse autónomo, mas atualmente não há nenhuma jurisdição no mundo
00:08:56que tenha aprovado drones autónomos para este tipo de aplicações. Portanto, este é um grande gargalo.
00:09:01Acho que tem uma fidelidade bastante alta na qualidade de imagem, mas vai ser um problema difícil de
00:09:05resolver no que toca a ultrapassar todos esses obstáculos. Satélites são a minha opção favorita
00:09:11hoje. Há uma empresa incrível chamada Planet a tirar fotografias do globo inteiro todos os dias
00:09:17com uma resolução de um por um metro, mas esses satélites ainda estão muito altos no céu
00:09:25e é difícil identificar algumas coisas necessárias para tomar essas decisões fundamentadas.
00:09:31A foto do meio aqui é de um amigo meu no Missouri, que trabalha como assistente de investigação de
00:09:35pós-graduação na Universidade Lincoln do Missouri, e a ideia é apenas colocar uma câmara de trilho junto a uma árvore
00:09:42e algum aparelho de medição para o qual a câmara possa apontar, e simplesmente determinar qual é a altura da erva em
00:09:48relação a esse objeto específico, apenas para termos um ponto de referência para
00:09:54ver como a grama está crescendo. Se conseguirmos resolver esse problema junto com
00:09:59a questão das coleiras, acho que poderemos colocar um LLM no meio desse processo
00:10:07e começar a trabalhar com operações de pasto autônomas. Isso significaria um LLM, essencialmente,
00:10:14tomando a melhor decisão sobre onde o animal deveria estar em um determinado dia. Mas é uma análise
00:10:19multivariada. Isso exige que o LLM receba várias entradas de dados, incluindo a localização GPS dos animais,
00:10:25onde estavam ontem, para onde podem ir amanhã, as condições de seca na região,
00:10:30a altura da grama em toda a fazenda. E ele precisa tomar essa decisão não apenas
00:10:36no dia a dia, mas em variados níveis de contexto. Qual é o melhor lugar para
00:10:43uma vaca específica estar, e qual o melhor lugar para o rebanho em relação ao pasto,
00:10:49em relação à fazenda como um todo e, de forma mais ampla, ao ecossistema em geral.
00:10:55Todos esses componentes se retroalimentam. Se você otimizar todo esse cenário,
00:11:00terá uma fazenda mais produtiva, mantendo mais animais em menos hectares,
00:11:05que é como escalamos para competir com o modelo de confinamento, tendo mais vacas em menos pasto.
00:11:12Como resolvemos isso? Há alguns componentes. Vejo três principais obstáculos
00:11:17que precisam ser superados para podermos criar esse sistema. O primeiro é construir uma base
00:11:21de conhecimento, e é nisso que estou trabalhando na Firecrawl e em um projeto open source
00:11:26chamado OpenPasture. A ideia é que grande parte do conhecimento sobre quando, por que e como mover,
00:11:32os benefícios do manejo, etc., está presa principalmente em vídeos do YouTube. Há muitos
00:11:38fazendeiros incríveis por aí. Eu poderia recomendar vários canais para vocês explorarem,
00:11:42com pessoal das antigas no Missouri, Tennessee, Kentucky, tentando mover seus animais todos
00:11:48os dias, compartilhando o aprendizado, quais espécies são melhores para isso, quais leguminosas
00:11:54buscar para a biodiversidade do pasto. Há muitos fatores envolvidos nisso,
00:11:59e precisamos construir essa base de conhecimento. O Firecrawl é o conjunto de ferramentas que uso para
00:12:03coletar esses dados. Faço raspagem desses vídeos do YouTube e de artigos científicos para
00:12:08arquivar e construir essa base, e o OpenPasture é o repositório onde disponibilizo
00:12:13essas informações para qualquer fazendeiro que possa se beneficiar delas.
00:12:18O próximo passo é resolver a camada de visualização. Precisamos entender diversos fatores
00:12:24sobre a grama que o fazendeiro hoje percebe apenas pela intuição ao olhar para o
00:12:28pasto. As duas coisas principais a determinar sobre o pasto — onde os animais estão, para onde
00:12:34devem ir e onde você quer que fiquem — são: qual é a biomassa, quanta folhagem está
00:12:40disponível para consumo e, a longo prazo, qual é a biodiversidade daquele pasto.
00:12:46Se houver sobrepastoreio em certas áreas, haverá um desequilíbrio em gramíneas de estação fria,
00:12:52estação quente, leguminosas, etc. O ideal é ter um pasto equilibrado e variado ao longo do tempo para garantir
00:12:58o gado obtenha os nutrientes de que precisa, dispensando a suplementação com feno, cobre,
00:13:03alumínio, etc. O ideal é obter todos os macro e micronutrientes da própria grama,
00:13:10tornando o sistema totalmente automatizado. O terceiro ponto são as empresas de cerca virtual, como
00:13:19NoFence e Halter. Embora eu aprecie a tecnologia que desenvolvem, discordo
00:13:24profundamente da abordagem delas: para usar o software, você é obrigado a comprar as coleiras delas,
00:13:29sem poder integrar seu próprio software. Do ponto de vista comercial, eu entendo; mas,
00:13:34para o setor, isso é um grande obstáculo. Eu gostaria de inovar na camada de software,
00:13:39enviar coordenadas de GPS previstas pelo meu LLM para essas coleiras. Não quero ter que
00:13:45depender do software delas para isso, pois não acho tão bom, ou acredito que posso fazer melhor,
00:13:49sendo bem sincero com vocês. Então, esta palestra é também um convite à ação
00:13:55para vocês no público. Preciso que alguém crie uma coleira para mim, aberta e com APIs abertas.
00:14:02Idealmente, uma solução pronta para uso, com componentes que possamos montar.
00:14:08Fazendeiros são muito mefrouxos e gostam de consertar as próprias coisas. Há uma analogia com a
00:14:13John Deere e o direito ao reparo. Então, meu pedido para quem estiver analisando esse problema
00:14:19é: projetem uma coleira com patente e APIs abertas, para podermos competir em
00:14:23software e otimizar essa solução. O próximo ponto que gostaria de destacar vai além
00:14:31dos ruminantes. Ruminantes são um tipo de animal: vacas, ovelhas, cabras.
00:14:36Eles mastigam a grama e a digerem no Rúmen, o órgão responsável por esse nome.
00:14:43Mas há um benefício adicional ao integrar diferentes espécies na rotação de pastagem.
00:14:48Há uma empresa chamada Pasture Bird, que foi um grande catalisador para minha obsessão por
00:14:53essa ideia. Eles pegaram um galinheiro comum, colocaram em rodas grandes e automatizaram o
00:14:59deslocamento, avançando na largura do galinheiro a cada 24 horas pelo pasto. A razão para fazer isso
00:15:05cientificamente com galinhas é que elas não tiram a maior parte dos nutrientes da
00:15:08grama. É preciso suplementar com ração de grãos, pois galinhas são onívoras, não apenas
00:15:13herbívoras. Assim, você movimenta o galinheiro gradualmente pela grama, oferecendo solo fértil para crescerem.
00:15:22O nitrogênio dos excrementos atua como esterco ou fertilizante para a própria grama.
00:15:30Há um benefício extra ao combinar ruminantes e galinhas: se os ruminantes
00:15:34passam primeiro, eles aparam a parte superior da grama, e as galinhas vêm atrás, ciscando
00:15:39os parasitas dos excrementos. Isso reduz a carga parasitária geral na fazenda e os
00:15:45custos com medicamentos para manter os animais saudáveis. A longo prazo, você obtém um
00:15:50plantel reprodutor mais resistente, gerando animais mais fortes ao longo do tempo, que exigem menos
00:15:56intervenções e podem apenas pastar até virarem carne. As três coisas
00:16:04que espero que levem desta palestra são: primeiro, precisamos focar em grandes problemas do mundo
00:16:09real que exigem análise multivariada, e não decisões binárias de 'sim' ou 'não'. Há
00:16:17muitos problemas por aí que não possuem soluções determinísticas. Ouço muitos
00:16:22engenheiros falarem em transformar LLMs em processos determinísticos. Minha visão é que
00:16:27existem muitos problemas impossíveis de resolver com algoritmos determinísticos. Este é um deles.
00:16:33Trata-se de uma análise multivariada. Não existe um piquete 'ideal' para a mudança,
00:16:38apenas a sua melhor estimativa de para onde eles devem ir. Acredito que, se pegarmos sistemas assim,
00:16:44com múltiplas fontes de dados, e colocarmos um LLM no centro para analisar os dados e,
00:16:49ao menos, fazer uma sugestão para o humano confirmar ou recusar, poderemos escalar sistemas que hoje
00:16:55são limitados pela capacidade do fazendeiro de ampliar seu próprio trabalho e poder de decisão,
00:17:02fornecendo as ferramentas necessárias para expandir as operações. Se resolvermos esses problemas,
00:17:08todos os animais poderiam ser criados a pasto. Por fim, vocês podem me ajudar a resolver
00:17:13alguns desses desafios. O principal problema é fornecer aos agentes o contexto necessário,
00:17:19coletando, estruturando e apresentando esses dados de forma que o LLM possa raciocinar sobre eles.
00:17:24É isso que fazemos na Firecrawl. Se você acha que não está pensando alto o suficiente, na Firecrawl estamos
00:17:29construindo a camada de contexto para IA, e espero que venha construir conosco. Estamos contratando.
00:17:34Aqui estão todas as vagas abertas no momento. Acessem nosso site e vejam se alguma se encaixa
00:17:39com seu perfil. Entrem em contato comigo; gostaríamos de ter mais pessoas investigando como extrair dados da web
00:17:44para resolver problemas complexos e apresentá-los como contexto para esses agentes de IA.
00:17:50E, quem sabe, tornar o mundo um lugar melhor. Meu nome é Cody, Open Pastures é meu projeto
00:17:57open source, e na Firecrawl é onde atuo no dia a dia. Aqui estão minhas redes sociais.
00:18:02Vou ficar por aqui mais um pouco. Adoraria conversar mais sobre animais, vacas, aves, o que quiserem. Muito obrigado pela presença.
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