Mirendil apresenta o Lor, sistema de agentes para automatizar pesquisa em IA

A Mirendil apresentou o Lor em 28 de outubro de 2026, em publicação na rede X. A empresa diz que está construindo o sistema para fazer o trabalho de um laboratório de IA inteiro. Segundo o anúncio, os agentes do Lor escrevem o código da própria empresa, executam experimentos e iteram sobre os resultados por dias, em qualquer máquina, centenas ao mesmo tempo.

O produto está em beta privado. A fonte não traz preço, benchmarks, arquitetura dos agentes, lista de modelos usados nem critérios de acesso. Também não há dado sobre taxa de experimentos bem-sucedidos ou necessidade de supervisão humana. Por enquanto, é um anúncio de capacidade, não um produto aberto com métricas verificáveis.

O Lor entra numa linha de sistemas que o CEVIU já vinha acompanhando, mas a cobertura anterior trata de outras empresas, não de uma evolução da Mirendil. Em 30 de março de 2026, o CEVIU noticiou "IA ajudando a construir uma IA melhor: Como agentes aceleram a experimentação de modelos", sobre agentes do LinkedIn. Em 16 de abril de 2026, veio "Deixamos Agentes de IA Orquestrar Nossos Experimentos de ML", sobre o sistema multi-agente da Teads para ideias, código, execução e análise. Em 29 de setembro de 2026, o CEVIU publicou "CoreWeave Apresenta ARIA: Otimizando a Pesquisa em IA com Automação e Eficiência".

A diferença está no enquadramento. Os casos anteriores descrevem ferramentas ou fluxos internos de empresas. A Mirendil apresenta o Lor como o centro do negócio, com a ambição declarada de substituir a estrutura de um laboratório, e com escala de centenas de workers paralelos.

Para quem opera pesquisa de ML, a pergunta prática é se o gargalo sai da escrita de código e vai para a avaliação dos resultados. Rodar centenas de agentes por dias custa computação, e a fonte não diz nada sobre custo. Até haver dados do beta, a leitura prudente é tratar o Lor como sinal de direção do mercado, não como capacidade comprovada.