--- title: [Explicação detalhada do advogado de patentes] Analisando a patente US 12.406.207 B2 da OpenAI sobre “Custom GPTs” | O “Model Builder” em que a IA cria IA description: Um advogado especializado em patentes explica detalhadamente a patente registrada da OpenAI US 12.406.207 B2 (GPTs personalizados). O “Model Builder”, uma IA que cria IAs; processo de criação estruturado em quatro etapas; ajuste fino + geração de interface dedicada; verificação de segurança por meio image: https://www.evorix.jp/hubfs/Gemini_Generated_Image_u4oipou4oipou4oi.jpg --- [Pular para o conteúdo](https://www.evorix.jp/pt/blog/openai-custom-gpts-patent-us12406207#main-content) - [Português](https://www.evorix.jp/pt/blog/openai-custom-gpts-patent-us12406207) - [Chinese (Chinês)](https://www.evorix.jp/zh/blog/openai-custom-gpts-patent-us12406207) - [Deutsch (Alemão)](https://www.evorix.jp/de/blog/openai-custom-gpts-patent-us12406207) - [English (Inglês)](https://www.evorix.jp/en/blog/openai-custom-gpts-patent-us12406207) - [Español (Espanhol)](https://www.evorix.jp/es/blog/openai-custom-gpts-patent-us12406207) - [Français (Francês)](https://www.evorix.jp/fr/blog/openai-custom-gpts-patent-us12406207) - [한국어 (Coreano)](https://www.evorix.jp/ko/blog/openai-custom-gpts-patent-us12406207) - [日本語 - 日本 (Japonês - Japão)](https://www.evorix.jp/blog/openai-custom-gpts-patent-us12406207) Português Mostrar submenu para traduções [![知的財産事務所エボリクス/EVORIX/大阪/特許・商標・意匠登](https://www.evorix.jp/hs-fs/hubfs/%E7%9F%A5%E7%9A%84%E8%B2%A1%E7%94%A3%E4%BA%8B%E5%8B%99%E6%89%80%E3%82%A8%E3%83%9C%E3%83%AA%E3%82%AF%E3%82%B9%20(500%20%C3%97%20250%20px).png?width=500&height=250&name=%E7%9F%A5%E7%9A%84%E8%B2%A1%E7%94%A3%E4%BA%8B%E5%8B%99%E6%89%80%E3%82%A8%E3%83%9C%E3%83%AA%E3%82%AF%E3%82%B9%20(500%20%C3%97%20250%20px).png)](https://www.evorix.jp/) - 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A resposta está na patente registrada **US 12.406.207 B2**, **“Systems and methods for generating customized AI models” (Sistemas e métodos para gerar modelos de IA personalizados)**, que será analisada em profundidade neste artigo. O principal destaque dessa patente é o conceito de **“Model Builder” — uma IA criada para construir outras IAs (meta-IA)**. Atendendo às solicitações do usuário, a própria IA monta um agente personalizado seguindo procedimentos estruturados.Trata-se de **uma abordagem contrastante** com [a patente de construção de agentes da Anthropic (descrita por humanos em uma linguagem dedicada)](https://www.evorix.jp/blog/anthropic-agent-configuration-patent-us20250299023), que já explicamos anteriormente. Um advogado especializado em propriedade intelectual de IA fará a explicação, citando as reivindicações reais da patente. **💡 Ponto-chave:** este artigo faz parte da série sobre patentes de agentes de IA. Para uma comparação da camada de “construção”, consulte a [patente de construção](https://www.evorix.jp/blog/anthropic-agent-configuration-patent-us20250299023) de agentes da Anthropic; para a prática de exame, consulte [a seção de casos do Japão, dos EUA e da Europa](https://www.evorix.jp/blog/ai-agent-patent-cases-japan-us-europe). Índice 1. [Resumo em 30 segundos | Patentes do tipo “IA cria IA”](https://www.evorix.jp/pt/blog/openai-custom-gpts-patent-us12406207#summary) 2. [Informações básicas sobre a patente](https://www.evorix.jp/pt/blog/openai-custom-gpts-patent-us12406207#basic) 3. [Contexto | Criar uma IA personalizada é complexo e oneroso](https://www.evorix.jp/pt/blog/openai-custom-gpts-patent-us12406207#problem) 4. [Ponto-chave ① | Construtor de modelos = “IA especialista em criar IAs”](https://www.evorix.jp/pt/blog/openai-custom-gpts-patent-us12406207#builder) 5. [Ponto-chave 2 | Processo de criação estruturado em quatro etapas](https://www.evorix.jp/pt/blog/openai-custom-gpts-patent-us12406207#steps) 6. [Ponto-chave 3 | Ajuste fino + instruções + geração de interface dedicada](https://www.evorix.jp/pt/blog/openai-custom-gpts-patent-us12406207#config) 7. [Ponto-chave ④ | Verificação de segurança por meio do “modelo revisor”](https://www.evorix.jp/pt/blog/openai-custom-gpts-patent-us12406207#safety) 8. [Leitura detalhada da reivindicação independente 1](https://www.evorix.jp/pt/blog/openai-custom-gpts-patent-us12406207#claim1) 9. [Dois métodos de criação de agentes | “Criado pela IA” vs. “Descrito por humanos”](https://www.evorix.jp/pt/blog/openai-custom-gpts-patent-us12406207#vs) 10. [Como isso será avaliado nos exames do Japão, dos EUA e da Europa](https://www.evorix.jp/pt/blog/openai-custom-gpts-patent-us12406207#exam) 11. [Lições para os pedidos da própria empresa](https://www.evorix.jp/pt/blog/openai-custom-gpts-patent-us12406207#lessons) 12. [Perguntas frequentes (FAQ)](https://www.evorix.jp/pt/blog/openai-custom-gpts-patent-us12406207#faq) ## Resumo em 30 segundos | Patente “IA que cria IA” **● Do que se trata a patente:** sistema que **gera uma IA (agente) personalizada** e exclusiva para o usuário. Compatível com os “GPTs” da OpenAI. **● Pontos-chave:** ① “IA especialista em criar IAs” = **modelador**; ② **Processo** de **quatro** etapas: definição do comportamento → perfil → refinamento do prompt; ③ Ajuste fino do modelo base + instruções + geração de interface dedicada; ④ Verificação de segurança por meio **do modelo** revisor. **● Titular da patente:** OpenAI OpCo, LLC. **● Status: Patente registrada** nos EUA (registrada em 2 de setembro de 2025, 19 reivindicações no total, processo de análise antecipada Track One). ## Informações básicas da patente | Item | Conteúdo | | --- | --- | | Número da patente | US 12.406.207 B2 | | Nome da invenção | Sistemas e métodos para a geração de modelos de IA personalizados | | Data de registro | 2 de setembro de 2025 | | Data de prioridade | 25 de setembro de 2023 | | Requerente | OpenAI OpCo, LLC | | Inventores | Nicholas Turley, Thomas Dimson, Olivier Godement, Michal Pokrass | | Número de reivindicações | 19 (independentes: reivindicações 1, 9 e 14) | | Nome comum | GPTs (GPT personalizado) | | Status | Patente registrada (obtida por meio do Track One – Exame Antecipado) | ## Contexto | Criar uma IA personalizada é complexo e oneroso Embora os modelos de linguagem em grande escala sejam poderosos, há o desafio, conforme apontado na descrição da patente**,** de **que “são complexos de utilizar e exigem muitos recursos para serem operados**”. A realidade é que criar do zero uma IA especializada em tarefas específicas envolvia barreiras elevadas em termos de conhecimento especializado e custo. Esta patente oferece um mecanismo **para criar, avaliar, gerar e implantar de forma eficiente “modelos personalizados especializados”, aos quais são fornecidos conhecimento especializado, habilidades e instruções**. A descrição técnica destaca as vantagens tecnológicas em termos de aumento de eficiência, redução de recursos e conectividade. ## Ponto-chave ① | Model Builder = “IA especialista em criar IAs” No centro desta patente está **o “Model Builder (model builder)**”. A reivindicação 1 define-o como **um “modelo de linguagem composto por uma sequência específica de instruções para a formação de modelos personalizados”** e que foi instruído a **“atuar como especialista na criação de modelos personalizados**”. **💡 Ponto-chave:** em outras palavras, o Model Builder é **uma “IA para criar IAs (meta-IA)**”. Quando o usuário comunica “quero uma IA assim”, essa meta-IA age como um especialista e monta um agente personalizado.O aspecto original é o fato de a patente proteger, como meio técnico concreto, a própria **estrutura aninhada em que “uma IA gera outra IA**”. ## Ponto-chave ② | Processo de criação estruturado em quatro etapas A “sequência específica de comandos” do Model Builder está explicitada **na reivindicação** 1 como **quatro etapas**. Essa é a principal característica da reivindicação. 【Sequência de instruções do Model Builder (Reivindicação 1)】 1ª etapa: Estabelecimento do comportamento └ Definir o comportamento do modelo personalizado com base em características (features) ▼ 2ª etapa: Geração do perfil └ Gerar o perfil do modelo personalizado ▼ 3ª etapa: Geração do prompt de refinamento └ Gerar um “prompt de refinamento” que solicite parâmetros relativos à extração de dados da base de conhecimento, ao modelo, à saída esperada e à configuração da interface ▼ + Instrução para executar cada etapa “em ordem e sem pular nenhuma” **💡 Ponto-chave:** o que merece destaque é o fato de a reivindicação incluir a restrição de que **“cada etapa deve ser executada em ordem e sem pular nenhuma (go through steps in order and without skipping)**”.Ao definir o processo de criação da IA como **um procedimento rigoroso**, em vez de “instruções ambíguas”, a invenção é concretizada, evitando-se a rejeição de ideias abstratas. ## Ponto-chave ③ | Ajuste fino + instruções + geração de interface dedicada O Model Builder, com base nas características do usuário (base de conhecimento + habilidades), realiza as três ações a seguir: | Operação | Conteúdo | | --- | --- | | Ajuste fino | Ajusta o modelo base com a “base de conhecimento” para dotá-lo de conhecimento especializado | | Geração de instruções | Gerar conjuntos de comandos que compõem a “capacidade” | | Geração de interface | Gerar uma interface dedicada para interagir com o modelo personalizado | Dessa forma, **um agente personalizado especializado e sua interface de usuário dedicada** são gerados de uma só vez a partir de um modelo genérico. A descrição técnica inclui exemplos de aplicação, como um modelo personalizado para operações financeiras (conectado à API de serviços financeiros). ## Ponto-chave ④ | Verificação de segurança por meio do “modelo de revisão” A descrição da patente também menciona um mecanismo em que os **“modelos de revisão (reviewer models)” identificam combinações potencialmente prejudiciais** entre as configurações do usuário **e as sinalizam para análise**. Permitir que qualquer pessoa crie uma IA personalizada também acarreta riscos de uso indevido. Esta patente leva em consideração até mesmo os elementos essenciais para a democratização da IA, como **a conciliação entre liberdade de criação e segurança**. O projeto que incorpora mecanismos de segurança no escopo dos direitos serve de referência na prática. ## Análise detalhada da reivindicação independente 1 US 12.406.207 B2 | Reivindicação 1 (texto original / inglês) Um sistema de inteligência artificial que compreende: pelo menos uma memória que armazena instruções; e pelo menos um processador configurado para executar as instruções a fim de realizar operações que compreendem: receber uma consulta para configurar um modelo personalizado, sendo que a consulta compreende características, e as características compreendem uma base de conhecimento e uma capacidade; fornecer as características a um construtor de modelos, sendo o construtor de modelos um modelo de linguagem configurado com uma sequência específica de instruções para a formação de modelos personalizados, a sequência específica de instruções compreendendo instruções para que o modelo de linguagem se comporte como um especialista na criação de modelos personalizados; configurar o modelo personalizado com o construtor de modelos com base nas características, ajustando um modelo base com a base de conhecimento e gerando um conjunto de instruções para configurar a capacidade; gerar uma interface personalizada para interagir com o modelo personalizado; receber um prompt por meio da interface personalizada; e gerar uma resposta utilizando o modelo personalizado, em que a sequência específica de instruções compreende: uma primeira etapa de estabelecer um comportamento para o modelo personalizado com base nas características; uma segunda etapa de gerar um perfil para o modelo personalizado; uma terceira etapa de geração de solicitações de refinamento para a configuração do modelo personalizado, sendo que as solicitações de refinamento buscam parâmetros para pelo menos um dos seguintes itens: uma extração de dados da base de conhecimento, um modelo, uma saída esperada ou uma configuração de interface; e uma instrução para seguir as etapas em ordem e sem pular nenhuma. Tradução de referência feita por um advogado de patentes (em japonês) Sistema de IA que possui uma memória para armazenar instruções e um processador para executar as instruções e realizar o seguinte: ・Receber **consultas (query) que constituem o modelo** personalizado .A consulta inclui características (features = **base de conhecimento** e **capacidades**); ・Fornecer as características ao **“Model Builder**”. O Model Builder é um modelo de linguagem composto por uma sequência específica de instruções para a formação do modelo personalizado e recebe a instrução de **“agir como um especialista na criação de modelos personalizados”**; ・Por meio do Model Builder, realiza **o ajuste fino do modelo base com base no conjunto de conhecimentos** e **gera um conjunto de comandos que constituem as capacidades**, formando assim o modelo personalizado;**・Gera uma interface dedicada** para interagir com o modelo personalizado;・Recebe prompts por meio da interface e gera respostas no modelo personalizado. Aqui, a sequência específica de comandos inclui: **① estabelecimento do comportamento; ② geração do perfil; ③ geração do prompt de refinamento** (extração da base de conhecimento / modelo / saída esperada / determinação dos parâmetros de configuração da interface); **④ instrução para executar cada etapa na ordem**, **sem pular nenhuma**. ### Organização das limitações que sustentam a proteção de direitos | Limitações | Significado técnico | Motivo da validade | | --- | --- | --- | | Construtor de modelos (Meta-IA) | Modelo de linguagem que cria IA agindo como um especialista | O núcleo original da invenção | | Sequência de comandos em 4 etapas | Estruturação rigorosa do processo de criação | Superação das ideias abstratas | | Ajuste fino + geração de interface | Geral → Especializado + geração automática de interface de usuário dedicada | Processamento de dados concretos | | Execução em ordem, sem pular etapas | Rigor dos procedimentos | Garantia da especificidade do processamento | Além da reivindicação 1, também foram formuladas as reivindicações 9 e 14, proporcionando proteção em camadas a partir de diferentes perspectivas, como método e meio. ## Dois métodos de criação de agentes | “Criado pela IA” x “Descrito por pessoas” Quanto à questão de “como criar um agente personalizado”, a OpenAI e a Anthropic obtiveram patentes **com abordagens contrastantes**. |   | OpenAI (este artigo) | Anthropic (já explicado) | | --- | --- | --- | | Patente | US 12.406.207 B2 | US 2025/0299023 A1 | | Responsável pela criação | **Criado por IA (Model Builder)** | **Descrito por humanos em linguagem especializada** | | Tecnologia central | Meta-IA + 4 etapas + ajuste fino | Adept Workflow Language + abstração DOM | | Experiência do usuário | Basta comunicar suas necessidades e a IA monta o fluxo de trabalho | Descreva o fluxo de trabalho como se fosse código | | Por exemplo | “peça para a IA criar por você” | “escrever você mesmo o projeto” | **💡 Ponto-chave:** mesmo se tratando da mesma “construção de agentes”, os métodos contrastantes de **“a IA criar de forma interativa” (OpenAI)** e **“a pessoa descrever em uma linguagem dedicada” (Anthropic)** foram patenteados separadamente. Esse é um bom exemplo de que **há margem para a obtenção de direitos de patente para cada “método” de construção**. ## Como isso será avaliado nos exames do Japão, dos EUA e da Europa ### Estados Unidos (USPTO) Por não se tratar de uma teoria abstrata do tipo “criar IA com IA”, mas sim de um **processo concreto** que inclui os quatro passos do Model Builder, o ajuste fino e a geração de interface, a patente passou nos testes de Alice/Mayo e foi **registrada rapidamente pelo Track One (exame antecipado)**. ### Japão (JPO) Como descreve processos concretos de tratamento de dados — como ajuste fino, geração de comandos e geração de interface —, a composição da invenção facilita o cumprimento dos requisitos de patenteabilidade como invenção relacionada a software. A originalidade é determinada principalmente pelo “procedimento de criação estruturado por meta-IA” e pelo “efeito de redução dos recursos computacionais”. ### Europa (EPO) Os efeitos técnicos de “aumento da eficiência e redução dos recursos computacionais” são claros, sendo uma estrutura que tende a ser facilmente avaliada como característica técnica, mesmo sob a abordagem COMVIK. A comparação entre as práticas de exame de patentes de agentes de IA no Japão, nos Estados Unidos e na Europa é explicada em detalhes em [“Casos de patentes e práticas de exame no Japão, nos Estados Unidos e na Europa](https://www.evorix.jp/blog/ai-agent-patent-cases-japan-us-europe)”. ## Lições para os pedidos da própria empresa **① Patenteie também o “processo de criação”.** Não apenas o produto em si, mas também o mecanismo que o cria (meta-IA, construtor) pode ser patenteado. **② Estruture os procedimentos de forma rigorosa.** Descrever o processo de maneira concreta, como “executar as quatro etapas na ordem, sem pular nenhuma”, aumenta a elegibilidade para patente. **③ Destacar os efeitos técnicos.** Efeitos como “redução de recursos computacionais” e “aumento da eficiência” constituem fortes fundamentos para a alegação de atividade inventiva. **④ Incluir mecanismos de segurança.** Ao incluir verificações de segurança, como o modelo de revisão, no escopo da patente, obtém-se uma proteção abrangente e alinhada à realidade da implementação. **⑤ Aproveitar o exame antecipado.** A OpenAI obteve o registro rápido pelo Track One. Em áreas de concorrência acirrada, a obtenção antecipada de direitos é estrategicamente eficaz (o Japão também possui um sistema de exame antecipado). Fazemos uma avaliação para determinar se a tecnologia de criação e personalização de IA da sua empresa é passível de proteção por direitos de propriedade intelectual. Advogados especializados em TI, software e IA oferecem suporte completo, desde o processo de criação e a elaboração de reivindicações — incluindo meta-IA —, passando por um diagnóstico gratuito da viabilidade de obtenção de direitos, até o aproveitamento do exame antecipado e estratégias de depósito de pedidos no Japão, nos EUA e na Europa. [Agende uma consulta inicial gratuita](https://www.evorix.jp/free-consultation)[Serviços de Propriedade Intelectual em TI e IA](https://www.evorix.jp/it-ip-portal) ## Perguntas frequentes (FAQ) P. O que é a patente US 12,406,207 B2? R. É uma patente registrada nos Estados Unidos pela OpenAI que protege um sistema que gera “modelos de IA personalizados (agentes de IA)” exclusivos para cada usuário.Seu núcleo é um modelo de linguagem chamado “Model Builder”, que atua como um “especialista na criação de modelos personalizados” e, a partir das consultas do usuário (base de conhecimento e capacidades), realiza o ajuste fino do modelo base, a geração de instruções e a criação de interfaces dedicadas.Registrada em 2 de setembro de 2025, com 19 reivindicações no total. É compatível com o recurso “GPTs” da OpenAI. P. O que é o “Model Builder”? R. É um modelo de linguagem configurado para criar IA personalizada = “IA que cria IA (meta-IA)”. Ele é composto por uma sequência específica de instruções para “atuar como especialista na criação de modelos personalizados” e, ao receber as solicitações do usuário, segue os passos de definição de comportamento, geração de perfil e geração de prompts refinados para construir um agente personalizado. P. Esta patente se refere aos “GPTs”? R. A estrutura da descrição da patente corresponde ao recurso “GPTs (GPT personalizado)” da OpenAI. Trata-se de um mecanismo que permite criar e implantar assistentes de IA exclusivos, dotados de conhecimentos especializados e habilidades, sem a necessidade de escrever código, e esta patente protege a tecnologia de base desse mecanismo. P. Qual é a diferença em relação à patente de construção de agentes da Anthropic? R. A filosofia de criação é diferente. A Anthropic (US 2025/0299023) utiliza uma linguagem dedicada chamada “Adept Workflow Language”, na qual “o ser humano descreve o fluxo de trabalho”.A presente patente da OpenAI adota a abordagem do “Model Builder”, na qual “a IA cria agentes de forma interativa e estruturada”. Embora se trate da mesma “criação de agentes”, trata-se de um projeto contrastante: se é o ser humano que escreve ou se é a IA que cria. P. O método de criação de IA personalizada também pode ser patenteado? R. Sim. Assim como nesta patente, se for descrito como um processo específico — como procedimentos estruturados da meta-IA (Model Builder), ajuste fino e geração de interface — e for demonstrado o efeito técnico de aumento da eficiência (redução de recursos computacionais), é possível obter a proteção de direitos tanto no Japão quanto nos Estados Unidos e na Europa. **Observações sobre este artigo:** Este artigo é uma explicação geral sobre tecnologia e regime jurídico com base em boletins de patentes publicados. A US 12,406,207 B2 é uma patente registrada, mas o escopo real dos direitos é determinado pela redação de cada reivindicação, pela doutrina da equivalência e pelas informações de histórico.As reivindicações, o resumo e o conteúdo da descrição citados baseiam-se em dados de boletins publicados (como o FreePatentsOnline), mas, para fins juridicamente importantes (FTO, análise de violação, invalidação, pedidos de patente etc.), verifique sempre o original do USPTO e as informações mais recentes sobre o andamento do processo e recorra à análise individual de um especialista.A tradução para o japonês é uma tradução de referência para facilitar a compreensão; o texto oficial é o original em inglês. **Leituras recomendadas (Série de patentes sobre agentes de IA):** [・Patente](https://www.evorix.jp/blog/anthropic-agent-configuration-patent-us20250299023) [da Anthropic sobre “Construção de Agentes” (descrita por humanos em linguagem especializada)](https://www.evorix.jp/blog/anthropic-agent-configuration-patent-us20250299023) ・[Patente](https://www.evorix.jp/blog/openai-multi-agent-workspace-patent-us12405822) [da OpenAI sobre multiagentes (espaço de trabalho compartilhado)](https://www.evorix.jp/blog/openai-multi-agent-workspace-patent-us12405822) [・Patente](https://www.evorix.jp/blog/openai-vpt-patent-us11887367) [da OpenAI sobre “Agentes de IA que aprendem com vídeos” (VPT)](https://www.evorix.jp/blog/openai-vpt-patent-us11887367) [・Casos de patentes e](https://www.evorix.jp/blog/ai-agent-patent-cases-japan-us-europe) [práticas de exame](https://www.evorix.jp/blog/ai-agent-patent-cases-japan-us-europe) no Japão[, nos EUA e na Europa (edição de casos)](https://www.evorix.jp/blog/ai-agent-patent-cases-japan-us-europe) ## Fonte - US 12.406.207 B2 (Google Patents): [https://patents.google.com/patent/US12406207B2/en](https://patents.google.com/patent/US12406207B2/en) - Reivindicações e descrição (FreePatentsOnline): [https://www.freepatentsonline.com/12406207.html](https://www.freepatentsonline.com/12406207.html) 特許, 外国特許, 知財戦略, AI, ソフトウェア特許, 弁理士, AI特許, 知的財産権, AIエージェント, 特許事務所, OpenAI ## Publicações relacionadas [![【弁理士徹底解説】OpenAIのマルチエージェント特許 US 12,405,822 B1 を読み解く｜共有ワークスペースで複数AIを協調させる](https://www.evorix.jp/hs-fs/hubfs/Gemini_Generated_Image_fsjjeefsjjeefsjj.jpg?height=200&name=Gemini_Generated_Image_fsjjeefsjjeefsjj.jpg)](https://www.evorix.jp/pt/blog/openai-multi-agent-workspace-patent-us12405822) 特許, 外国特許, 知財戦略, AI, ソフトウェア特許, 弁理士, AI特許, マルチエージェント, 知的財産権, AIエージェント, 特許事務所, OpenAI ## [\[Explicação detalhada do advogado de patentes\] Analisando a patente de multiagentes da OpenAI US 12.405.822 B1 | Coordenação de várias IAs em um espaço de trabalho…](https://www.evorix.jp/pt/blog/openai-multi-agent-workspace-patent-us12405822) ![Imagem de 弁理士 杉浦健文](https://www.evorix.jp/hs-fs/hubfs/top-profile-pic-sugiura-1.jpg?width=50&name=top-profile-pic-sugiura-1.jpg) 弁理士 杉浦健文 2026/07/18 Mesmo tarefas complexas que seriam difíceis para um único agente de IA podem ser resolvidas se... 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