Melhores modelos de IA para agentes: escolha pela tarefa no Android

Modelos de IA para agentes: escolha pela tarefa

Para escolher entre os melhores modelos de IA para agentes, comece pelo que o agente precisa fazer no telefone. Planejar uma tarefa e chamar ferramentas por API é diferente de interpretar capturas de tela e propor toques em uma interface. Em ambos os casos, o modelo precisa de uma camada que receba suas saídas, aplique permissões e execute ações suportadas no Android.

Para uso cotidiano na FoneClaw, o modelo padrão gratuito é o ponto de partida mais simples. Quem desenvolve uma integração deve comparar o endpoint exato, as condições da conta e a compatibilidade das chamadas com as ferramentas do agente. A presença de um modelo nesta lista indica um encaixe possível para avaliação, não compatibilidade já confirmada com a FoneClaw.

Modelos de API para agentes com ferramentas

O GPT-6 Sol na API da OpenAI usa o identificador gpt-6-sol. Aceita texto e imagem como entrada e oferece chamadas de funções e saídas estruturadas. Para ferramentas integradas e chamadas de funções, a rota documentada é a Responses API; em Chat Completions, chamadas de funções exigem reasoning_effort definido como none. Esses detalhes importam ao conectar um agente: um modelo capaz de produzir chamadas não garante que um conector existente aceite o mesmo protocolo. A lista de modelos da OpenAI também distingue Sol, Astra e Luna por perfil de uso. Uma assinatura do produto consumidor não substitui acesso e cobrança da API.

O Claude Opus 5.5, com identificador claude-opus-5-5 na Claude Platform, é uma opção para fluxos extensos de código e trabalho de conhecimento. A documentação dos modelos Claude confirma entrada de texto e imagem, visão e uso de ferramentas. A integração nativa usa a API Messages: informar apenas o nome do modelo em um conector feito para outro protocolo não resolve a adaptação. Em tarefas Android, avalie se ele preserva o objetivo e os argumentos das ferramentas após várias etapas, além de conferir acesso pela conta e região.

O Gemini 3.8 Flash tem endpoint estável gemini-3.8-flash. Aceita texto, imagem, vídeo, áudio e PDF como entrada, retorna texto e oferece chamadas de funções e saídas estruturadas. Seu recurso de uso do computador está em prévia. Esse endpoint específico não oferece Live API nem geração de áudio; os recursos do app consumidor Gemini e do Gemini Live pertencem a outras rotas. Para um agente de telefone, verifique a modalidade de entrada necessária e o formato da resposta antes de associar uma capacidade do app a esse modelo de API.

O Grok 4.7 usa o identificador grok-4.7, aceita texto e imagem e oferece chamadas de funções, saída estruturada e raciocínio configurável. Ele pode entrar numa comparação de planejamento com contexto visual e ferramentas, desde que a aplicação valide o contrato da API, o acesso e o comportamento em tarefas reais. Nenhum desses quatro modelos traz, por si só, permissão para tocar na tela, enviar mensagens ou confirmar resultados no Android.

Modelos especializados em interação com a tela

Modelos de interface são preparados para interpretar o estado visual e propor ações sobre elementos da tela. O AutoGLM-Phone-9B-Multilingual é um modelo aberto para interface de telefone. Seu modelo, a estrutura Phone Agent e o executor são peças distintas: a estrutura usa ADB para realizar ações no aparelho e prevê confirmação para ações sensíveis e intervenção humana em login ou verificação. O guia do Open-AutoGLM descreve serviços hospedados e implantação de um servidor próprio com vLLM. Servir o modelo em infraestrutura própria não significa executá-lo no próprio celular.

O GUI-Owl-1.5 é uma família aberta voltada a interfaces de celular, computador e navegador. O checkpoint GUI-Owl-1.5-8B-Instruct é uma opção de pesos; Mobile-Agent-v3.5 é a estrutura de agente que acompanha o modelo. Serviços de inferência e demonstrações em telefone na nuvem mostram caminhos de uso, mas não estabelecem controle do aparelho pessoal de quem lê.

Em qualquer uma dessas rotas, a equipe ainda precisa resolver infraestrutura, requisitos de uso dos pesos, formato das ações, conexão ao dispositivo e confirmação de resultados. Pesos abertos não são um aplicativo Android pronto nem um modelo que possa ser importado diretamente na FoneClaw sem validação de compatibilidade.

Sete critérios para comparar modelos

Uma resposta bem escrita não basta para escolher um modelo de agente Android. Use estes sete critérios em tarefas que representem seu uso:

1. Chamadas de ferramentas: o modelo escolhe a ferramenta suportada e preenche destinatário, texto, data e demais argumentos sem inventar valores?
2. Seguimento de instruções: respeita restrições como “prepare, mas não envie” e pede esclarecimento quando o alvo está ambíguo?
3. Tempo de resposta: quanto demora o fluxo completo, incluindo chamadas, aprovações e verificação no telefone?
4. Disciplina de contexto: mantém o objetivo e o estado anterior sem repetir ações ou confundir pessoas e arquivos?
5. Multimodalidade: aceita a entrada necessária? Para interpretar uma captura, por exemplo, visão precisa estar disponível no endpoint usado.
6. Custo: qual é a despesa por tarefa concluída, incluindo tentativas, ferramentas e infraestrutura?
7. Recuperação: como reage a permissão negada, interrupção, tela alterada ou resultado incerto?

Disponibilidade por conta e região é uma condição anterior a esses testes. Para comparar dois modelos com justiça, mantenha o mesmo aparelho, idioma, tarefa, permissões e modo de execução. Fluência em texto, chamadas de ferramentas corretas e sucesso no dispositivo são resultados distintos.

Custo e tempo de resposta por tarefa

Preços publicados por fornecedores costumam começar por tokens de entrada e saída, mas o total pode mudar com contexto longo, cache, níveis de serviço, ferramentas, processamento regional e hospedagem. Consulte as páginas oficiais de GPT-6 Sol, Claude Opus 5.5, Gemini 3.8 Flash e Grok 4.7 para valores e condições atuais. Em modelos abertos, acrescente o custo de servir os pesos e operar o executor.

Meça também o tempo até o resultado confirmado, não apenas até a primeira resposta. Uma tarefa que exige correção, repetição ou intervenção pode custar mais e demorar mais mesmo com uma chamada inicial curta. Sem medições nas mesmas condições de Android, não há base para ordenar estes modelos por velocidade ou taxa de sucesso no telefone.

Caminhos de modelo na FoneClaw

Na FoneClaw, você pode começar com o modelo padrão gratuito. Também oferecemos configuração de modelos online compatíveis e importação de modelos compatíveis para uso no aparelho. São caminhos distintos: o primeiro facilita começar; a configuração online depende do provedor, das credenciais e do contrato de API; a opção no aparelho depende da compatibilidade do modelo e dos recursos disponíveis no dispositivo.

O modelo configurado interpreta e planeja. Nossa camada de agente disponibiliza ferramentas Android suportadas e governa seu uso com permissões e aprovações quando necessárias. É possível revisar a rota de modelo configurada, mas trocar o nome do modelo não adapta automaticamente protocolos, esquemas de ações ou formatos de resposta. Da mesma forma, executar uma ferramenta no telefone não significa que toda inferência do modelo ocorra sem rede.

Para conferir o escopo de execução, consulte recursos da FoneClaw; as opções de instalação ficam em download da FoneClaw. Se você pretende conectar uma API própria, Como conectar uma API de modelo de IA a um agente Android na FoneClaw detalha credenciais, endpoint e configuração sem confundir a capacidade declarada pelo fornecedor com uma integração já validada.

Teste antes de mudar o modelo padrão

Comece com tarefas reversíveis no mesmo aparelho. Peça a leitura de uma tela, a preparação de uma nota e a consulta de um evento. Depois, teste uma ação suportada que exija aprovação, negue uma permissão de propósito e interrompa um fluxo antes da conclusão. Ao final de cada tentativa, confira o estado do app ou do telefone: um plano descrito pelo modelo não é prova de que a ação ocorreu.

Registre a ferramenta escolhida, os argumentos enviados, o tempo total, o número de correções e o resultado observado. Se o modelo precisar lidar com uma tela alterada ou uma instrução corrigida, veja se ele recupera o contexto ou pede confirmação. Faça esses testes antes de torná-lo a rota padrão para tarefas com consequências externas.

Quando diferentes tarefas pedirem modelos diferentes, Roteamento de modelos para agentes no celular: Kimi, DeepSeek, GLM e FoneClaw aprofunda a escolha por tipo de trabalho. Para montar uma comparação repetível do fluxo inteiro, use Benchmark de agentes Android: como avaliar phone agents em 2026. O resultado que importa é o comportamento conjunto do modelo, do executor, das permissões e do aparelho.