Amplitude diz entregar melhorias de produto em 1 a 2 dias com o Wave, agente construído sobre modelos da OpenAI

O Wave, da Amplitude, é um agente proativo de produto. A equipe informa uma área do produto, metas e métricas. O agente cruza dados de analytics, session replays, feedback de clientes e código para priorizar oportunidades, propor soluções e coordenar a implementação com pessoas e coding agents, como o Codex. Depois mede o resultado e reaproveita o aprendizado na rodada seguinte. A Amplitude descreve o sistema como cerca de 80% baseado em modelos da OpenAI.

A divisão de modelos segue custo e latency. O GPT‑6.1 Sol cuida do gerenciador de oportunidades e das investigações profundas. O GPT‑6 Luna pega tarefas frequentes e baratas, como varredura de código e pequenas checagens de avaliação. O GPT‑Image‑2.5 Flare gera mockups a partir de screenshots de session replays. Nas avaliações internas da Amplitude, o Sol fez 4,06 de 5 no Opportunity Investigator, contra 3,62, 3,52 e 2,94 de três alternativas, com mediana de 54 minutos por investigação. No Data Science Agent, fez 67,5 de 100 contra 69,3 de outro modelo, a um custo médio de US$ 1,28 contra US$ 2,63 por dispatch. São números da própria empresa, não de benchmark independente.

O histórico do CEVIU ajuda a situar a Amplitude. Em 22 de julho de 2026, o CEVIU noticiou "Como a Amplitude Triplicou Seus Pull Requests e Acelerou a Inovação com uma Fábrica de Software Autônoma", sobre o uso de IA para acelerar o desenvolvimento interno. O Wave aparece agora como a ponta de produto dessa lógica: o agente decide o que construir e mede o efeito, em vez de só acelerar o código. A cobertura anterior não traz detalhes do Wave, então a ligação é de contexto, não de versão anterior do mesmo produto.

Para quem opera agentes em produção, o recado prático está na alocação de modelos: reservar o modelo caro para investigação e jogar o trabalho repetitivo para um modelo menor. Também vale notar a ressalva de processo: bug fixes vão direto aos coding agents, enquanto features maiores passam por revisão humana. Leia os ganhos (1 a 2 dias, 160% no teste A/B) como estimativas da fabricante, medidas em um caso na própria homepage.