Simular

Você dá uma tarefa ao Sai em inglês cotidiano e ele a resolve passo a passo numa máquina real. Não precisa aprender antes uma linguagem de programação. Isso derruba a barreira para quem tem trabalho a delegar mas não sabe programar.

O Sai opera máquinas com Windows, macOS e Linux, e pode rodar no seu próprio aparelho ou num computador na nuvem. Como ele controla a tela real, e não uma simulada, serve para apps de desktop e programas antigos que ignoram ferramentas de automação.

Quando o Sai termina um fluxo, você pode pedir que ele salve a tarefa como skill reutilizável com parâmetros. Na próxima vez, o código roda de novo e o modelo só entra quando a tela muda. As tarefas recorrentes ficam mais rápidas, mais baratas e mais estáveis a cada rodada.

Os agentes do Simular misturam modelos grandes com passos já escritos em código, em vez de depender do modelo para tudo. A empresa diz que isso corta o uso de tokens em cerca de 90% no trabalho repetido e exige menos chamadas ao modelo por tarefa. Na prática, isso derruba o custo por execução e reduz as chances de um passo dar errado.

O Sai chegou a 73% de sucesso no OSWorld 2.0, um benchmark difícil de tarefas reais e longas. Segundo o Simular, isso o colocou à frente do GPT-5.6 Sol e do Claude Opus 5, com um custo de cerca de dois terços. Terceiros independentes não verificaram os números, então trate-os como dados do fabricante.

O Simular oferece um servidor MCP que liga o Sai a agentes de programação como Claude Code, Codex e Cursor. Os desenvolvedores podem repassar tarefas de computador sem sair do fluxo. Exige Node.js 22.12 ou mais recente, e você fornece a sua própria chave de API.

O Sai continua rodando depois que você fecha o notebook e avisa por iMessage ou Telegram quando chega a uma decisão que não consegue tomar sozinho. Você pode ver a máquina trabalhando em tempo real, então o processo não fica numa caixa preta.