O Nova Act é a mais recente inovação da Amazon Web Services (AWS), introduzida como uma solução avançada para automatizar interfaces gráficas através de agentes de inteligência artificial. A apresentação do serviço ocorreu durante o evento AWS re:Invent 2025, realizado nesta quarta-feira (3). Esta tecnologia é projetada para dar controle sobre telas e workflows aos usuários, utilizando modelos generativos que tornam esse processo mais eficiente.
Não se trata de um lançamento repentino, já que a ferramenta estava em fase de prévia desde o início do ano. Com a liberação agora para o público em geral, a AWS teve como objetivo atingir empresas que buscam otimizar seus processos através de interfaces visuais, sem depender exclusivamente de integrações por APIs. Com o Nova Act, é possível criar agentes inteligentes que executam tarefas de clicar em botões, preencher formulários e seguir etapas em fluxos de trabalho com alta precisão e eficiência.
A integração do serviço segue uma abordagem abrangente, combinando modelo, agente, execução paralela e controle em um pacote único. Essa solução foi concebida para ser utilizada em produção e se integra aos principais ambientes de desenvolvimento, como VS Code, Kiro e Cursor, dentro de um framework extensível. Isso representa um avanço significativo para desenvolvedores e empresas que buscam soluções automatizadas baseadas em agentes.
Em paralelo ao lançamento do Nova Act, a AWS também anunciou melhorias em seus produtos existentes. O Strands, um SDK open source da companhia, agora oferece suporte à linguagem TypeScript, que ganhou destaque como a mais popular no GitHub em 2025, além de suporte a dispositivos edge. A plataforma Bedrock Agent Core foi expandida, trazendo melhorias como políticas e avaliações contínuas, além da introdução da “memória episódica”, que registra episódios específicos de interações para decisões futuras mais inteligentes.
Outra inovação apresentada foi o reinforcement fine-tuning no Amazon Bedrock, projetado para ajustar modelos de IA com base em uso real. O processo envolve a escolha de um modelo base, a análise de logs de invocação e a definição de uma função de recompensa, permitindo que o sistema se ajuste automaticamente para otimizar a performance sem exigir conhecimento avançado em machine learning.
Para empresas que necessitam de maior controle sobre seus pipelines de IA, o Amazon SageMaker agora integra uma plataforma poderosa para treinamento e personalização profunda de modelos, incluindo aqueles como Amazon Nova e modelos open source como Llama, Qwen e DeepSeek. A promessa da AWS é reduzir drasticamente o tempo de customização, passando de meses para dias, ao mesmo tempo em que fornece dados sintéticos e infraestrutura gerenciada, permitindo a implantação de modelos ajustados para inferência no Bedrock.
Além disso, a AWS introduziu o “checkpointless training” ao HyperPod do SageMaker, que mantém um acompanhamento contínuo do estado do treino, capacitando o sistema a retomar a operação rapidamente em caso de falha sem a necessidade de reiniciar processos complexos. Isso pode diminuir significativamente o custo total de treinamento e acelerar o tempo para colocar modelos customizados em produção.