Se você acompanha o RadIA, já sabe que a proposta do projeto não é colocar apenas mais uma janela de chat dentro do Delphi. O objetivo é permitir que a inteligência artificial participe de fluxos reais de desenvolvimento: inspecionar o projeto aberto, localizar símbolos, alterar arquivos, compilar, executar testes, analisar diffs e apresentar evidências verificáveis.
Esse tipo de experiência tem um desafio que normalmente aparece somente quando o agente começa a executar tarefas longas: o volume de contexto cresce muito rápido.
Uma compilação pode produzir centenas de hints. Uma suíte de testes pode repetir milhares de linhas de sucesso. Um diff pode ter centenas de kilobytes. Uma busca na base de conhecimento pode retornar trechos extensos. Se todo esse conteúdo continuar sendo reenviado integralmente ao modelo a cada nova decisão, a IA passa a gastar contexto, tempo e possivelmente dinheiro relendo informações que já foram processadas.
O RadIA 2.3.0 enfrenta esse problema com um RTK interno, escrito em Delphi e integrado diretamente ao Agent Runtime.
RTK, neste contexto, é uma camada de compactação de resultados de ferramentas. Em vez de entregar ao modelo todo o payload bruto em cada passo, o RadIA cria uma projeção menor, determinística e orientada às evidências que realmente importam. O resultado original não é apagado: ele permanece armazenado e pode ser recuperado por resumo ou por faixa sem executar a ferramenta novamente.
O efeito esperado é simples de explicar: menos ruído no contexto, mais espaço para raciocínio, menos repetição e maior capacidade de sustentar tarefas longas.
A versão 2.3.0 do RadIA reduz o volume de resultados reenviado aos modelos sem descartar a evidência original. Em dez execuções Release, o benchmark controlado mediu 96,71% de redução no corpus completo e 75,65% quando removemos o stress test de 1 MiB. Este artigo explica o que esses números realmente demonstram, o que eles não demonstram e por que tratar contexto como recurso pode ser uma evolução importante na programação assistida por IA.
Mas antes de falar em economia, precisamos responder à pergunta mais importante: os benchmarks são reais e confiáveis?
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