Um estudante de pós-graduação do MIT mostrou-me acidentalmente porque o OpenClaw está prestes a dominar todos os laboratórios de pesquisa no campus. Ele estava a demonstrar algo completamente diferente. Mas então notei o que estava aberto ao fundo. Ele tinha um agente OpenClaw a realizar uma síntese completa da literatura sobre um tópico que ele vinha a mapear manualmente há três meses. Pedi-lhe que me explicasse. Ele treinou o agente com mais de 80 materiais de curso do MIT, resumos de pesquisa e pré-publicações do arXiv. Depois deu-lhe uma única instrução permanente: "Todas as manhãs, mostre o que mudou durante a noite no meu domínio de pesquisa e diga-me o que isso significa para a minha tese." Briefing de inteligência diário. Automatizado. Específico para o domínio. A parte que me deixou perplexo foi o segundo agente que ele tinha a funcionar em paralelo. Esse monitorava padrões de citação entre grupos de pesquisa concorrentes e sinalizava sempre que um laboratório rival publicava algo que tocava no ângulo da sua tese. Ele parou de ser ultrapassado seis semanas após configurar isso. O que leva a maioria dos estudantes de doutoramento uma semana inteira de leitura e cruzamento de referências agora funciona silenciosamente ao fundo enquanto ele dorme. Os estudantes não são mais inteligentes no MIT. Eles apenas pararam de fazer manualmente o que um agente de $0 pode fazer mais rápido.