Construímos o RLM para codificação. E ele é simplesmente incrível! Agentes swarm nativos vieram para ficar.

O Slate V1 não é só mais um agente de codificação: ele opera como um sistema operacional para agentes, usando Thread Weaving, uma primitiva arquitetural que transforma tarefas complexas em threads paralelas especializadas, cada uma com seu próprio modelo, contexto e ciclo de vida. Enquanto ferramentas como Devin ou Copilot ainda dependem de um único agente que simula colaboração, o Slate executa verdadeira divisão de trabalho: um thread planeja com Claude, outro pesquisa APIs com GLM, um terceiro gera código com Codex e um quarto valida segurança com um modelo leve treinado localmente, tudo orquestrado por um orquestrador central que lê resultados como 'episódios', não como logs brutos.

Essa abordagem resolve dois gargalos reais do desenvolvimento agêntico: a degradação de raciocínio em janelas longas de contexto e o custo exponencial de repetição de tokens. O RLM Code, lançado pela Superagentic AI em fevereiro de 2026, já havia demonstrado que carregar um repositório inteiro no prompt é ineficiente; o Slate vai além, ele não carrega nada. Em vez disso, escreve código Python para extrair símbolos, chamadores e trechos relevantes sob demanda, reduzindo uso de tokens em até 78% em benchmarks de código legado, segundo testes independentes no CooperBench.

A virada não está na inteligência individual dos modelos, mas na forma como eles são coordenados. Com 72% dos projetos corporativos de IA já usando arquiteturas multiagentes em 2026, contra apenas 23% em 2024 , , o Slate representa a primeira camada de orquestração nativa para swarm, não uma camada de cola sobre ferramentas existentes. Isso muda o custo-benefício: equipes relatam redução média de 40% no tempo de entrega de features completas (código + testes + documentação + revisão) em pilotos com o Slate, porque não há fila de espera entre etapas, elas acontecem ao mesmo tempo, com validação cruzada embutida.