Agents úteis precisam de evidências públicas do X, YouTube, Reddit, LinkedIn ou TikTok. A UnifAPI empacota esses dados em Skills, MCP e uma API ao vivo.

Em resumo: esta nota de lançamento explica o problema central por trás do produto: fluxos de trabalho de agents precisam de evidência pública, mas fornecedores brutos e marketplaces de API tornam a camada de integração ruidosa demais.

Toda aplicação de agent interessante que já construímos acabou precisando da mesma coisa: uma forma de o modelo ler evidência pública. Encontrar tweets sobre um produto. Assistir à transcrição de um vídeo do YouTube. Puxar uma thread do Reddit. Comparar perfis públicos de criadores.

Fazer isso hoje significa montar um saco de fornecedores. Cada um entrega um formato de requisição diferente, um esquema de autenticação diferente, um modelo de cobrança diferente, um padrão de confiabilidade diferente. O encanamento consome mais tempo de engenharia do que o próprio agent.

A próxima versão da UnifAPI torna isso menos abstrato. Em vez de pedir aos usuários para começar por endpoints, começamos por Skills: precificação de KOL, pesquisa de criadores, social listening, inteligência competitiva. O agent recebe uma tarefa e então chama a camada de dados públicos pelo MCP quando precisa de evidência.

A troca que sempre fazíamos

Ou escolhíamos uma plataforma de scraping hyperscaler (Apify, Bright Data) e aprendíamos seu modelo de actors, ou comprávamos uma fatia de um especialista (SerpAPI, Firecrawl, Tavily) para uma capacidade e a costurávamos com o que conseguíssemos achar no RapidAPI para o resto.

O RapidAPI é o pior dos dois mundos: milhares de APIs, nenhuma consistente, cobradas via assinaturas com limites rígidos de requisição que punem o crescimento. No momento em que seu uso dispara, ou você paga 10x o tier ou é cortado.

O que a UnifAPI é

A UnifAPI é uma camada de dados públicos Skills-first para o subconjunto que os agents realmente precisam hoje. O catálogo ao vivo inclui TikTok, LinkedIn, Instagram, YouTube, Twitter/X, Threads, Reddit e Hacker News. A camada de API continua lá; as Skills são a porta de entrada.

Nós não fazemos conectores baseados em OAuth para suas próprias contas. Esse é o território do Composio, e eles fazem isso bem. Somos a outra metade: os dados de todos os outros, na web aberta, prontos para agents.

No que acreditamos

O preço deve ser baseado em uso. Assinaturas e limites rígidos pertencem a uma era anterior de cobrança de SaaS. Cobramos créditos de $0,001, publicamos os mínimos de operação a partir do OpenAPI e mantemos a conta atrelada ao trabalho real com dados públicos. Não punimos o crescimento.

DX é o produto, mas a experiência do usuário agora é agent-native. JSON previsível, OpenAPI e HTTP ainda importam para quem constrói. MCP e Skills importam para o loop do agent: perguntar, chamar tools de dados públicos, sintetizar, dar continuidade, rerodar.

Estamos no começo. Se você está entregando um agent que recorre à web aberta, venha conversar com a gente — estamos escolhendo um pequeno conjunto de parceiros de design agora.

O que ler a seguir

Skills de dados públicos Agent First - atualiza a história de lançamento com o enquadramento atual Skills-first.

UnifAPI vs RapidAPI - compara o problema do marketplace com a superfície focada da UnifAPI.

Catálogo de API ao vivo - mostra a camada de dados entregue por trás da história.