Terminal X chega a 88,6% de concordância com investidores seniores usando o GPT-6.1 Sol

O ponto central da Terminal X é tratar julgamento de investimento como dado. A startup chama de memory debt o que acontece quando um investidor sênior sai: a gestora guarda os documentos, mas perde o raciocínio por trás das decisões. O Capital Memory tenta recuperar isso. Engenheiros ex-JPMorgan e Blackstone passam semanas na gestora, fazem engenharia reversa de memos e capturam processos nunca escritos, como o jeito que a mesa de crédito filtra um tomador. Tudo vira centenas de agentes por classe de ativo e estratégia, rodando no data room privado da firma, on-premise ou na nuvem do cliente.

A divisão de trabalho entre modelos é por tarefa. O GPT‑6.1 Sol assume tese de investimento, pontos-chave e aderência ao mandato. O GPT‑6 Luna fica com os passos de alto volume. O Eval Agent avalia cada saída em 54 critérios, com aprovado ou reprovado e uma razão de uma linha. Em 500 julgamentos, concordou com o revisor humano sênior em 88,6% dos casos, contra 86,4% do segundo melhor modelo. A eficiência de tokens permitiu uma revisão mais profunda no mesmo orçamento: a tese é testada contra o mandato, depois contra negócios recentes, e vereditos incertos são reexecutados. Esse processo pegou desvios de estilo que uma passada única deixou passar, como um fundo de buyout recomendando crédito distressed quando o mercado vira.

Em finanças, o gargalo de agentes de IA é confiança, não geração de texto. Uma avaliação auditável, com trilha de passos, fontes, modelo e raciocínio, é o que permite usar agentes em due diligence. Os números vêm da própria Terminal X: 1.700 memórias de firmas e mais de 1 milhão de workflows customizados.