Nace AI promete achar a resposta na página 23 da tabela, e o RAG tradicional que se cuide
Um buscador para agentes de IA que se orgulha de fazer menos busca, não mais, e ainda coloca número de benchmark pra provar.
A Nace AI lançou o Drex for Search, uma camada de busca documental para agentes de IA que troca o método clássico de RAG (cortar em pedaços, vetorizar, pegar os top-k e torcer) por um modelo que toma decisão sobre onde procurar antes de cada busca. O sistema caminha pasta por pasta, arquivo por arquivo e página por página, mantendo só o que pode conter a resposta, e funciona via linha de comando, SDK, MCP ou API REST, inclusive em nuvem própria, na sua conta AWS ou Azure e em ambiente sem internet.
Na avaliação da própria empresa, o Drex for Search pontuou 92,05% no BrowseComp-Plus usando o GPT-5, com 12,6 chamadas de busca por pergunta: cerca de 16 vezes menos que a única entrada à frente na tabela. Nos testes com 9 combinações de agentes e modelos no OfficeQA Pro, a empresa reporta 6% mais acertos, 62% menos etapas, 56% menos tokens e resposta 2,3 vezes mais rápida.