A memória é a diferença entre uma ferramenta e um parceiro.
Você já sabe como é. Abre um chat com um agente de IA, explica seu projeto, compartilha suas preferências, faz um pouco de trabalho e fecha a aba. Volte na semana seguinte e é como conversar com um estranho — todo o contexto sumiu, cada preferência foi esquecida, e o projeto precisa ser reexplicado do zero.
OpenClaw surgiu rapidamente. Depois desapareceu ainda mais depressa.
O OpenClaw não fracassou como produto. Ele perdeu seu combustível.
Sirva e troque LLMs sem reinicializações.
Por muito tempo, o llama.cpp teve uma limitação flagrante:
você só podia servir um modelo por processo, e alternar significava reiniciar.
Crie Claude Skills que resistem ao trabalho real
A maioria das equipes usa Claude Skills de forma inadequada em um dos dois sentidos. Elas ou transformam o SKILL.md em um depósito de informações, ou nunca evoluem além de grandes prompts copiados e colados.
Configurações do Hermes com perfil em primeiro lugar para cargas de trabalho sérias
O assistente de IA Hermes, documentado oficialmente como Hermes Agent, não se posiciona como um simples wrapper de chat.
As habilidades que valem a pena manter e as que devem ser ignoradas
O OpenClaw possui dois tipos de extensões, e é fácil confundi-los.
Plugins estendem o tempo de execução. Skills (habilidades) estendem o comportamento do agente.
Plugins primeiro. Nomenclatura de habilidades em resumo.
Este artigo trata dos plugins do OpenClaw — pacotes nativos de gateway que adicionam canais, provedores de modelos, ferramentas, voz, memória, mídia, pesquisa web e outras superfícies de tempo de execução.
Como os sistemas reais do OpenClaw são realmente estruturados
OpenClaw parece simples em demonstrações. Em produção, ele se torna um sistema.
As assinaturas do Claude já não alimentam agentes
A brecha silenciosa que impulsionou uma onda de experimentação com agentes agora está fechada.
Busca de IA auto-hospedada com LLMs locais
O Vane é uma das entradas mais pragmáticas no espaço de “busca com IA e citações”: um motor de respostas self-hosted que combina recuperação web em tempo real com LLMs locais ou na nuvem, mantendo toda a pilha sob seu controle.
Codificação agentiva, agora com backends de modelos locais.
O Claude Code não é um autocompletar com melhor marketing. É uma ferramenta de codificação agêntica: lê sua base de código, edita arquivos, executa comandos e integra-se às suas ferramentas de desenvolvimento.
Instalação e guia rápido do Hermes Agent para desenvolvedores
O Hermes Agent é um assistente de IA auto-hospedado e agnóstico de modelos que roda em uma máquina local ou em um VPS de baixo custo, opera através de interfaces de terminal e mensagens e melhora ao longo do tempo transformando tarefas repetitivas em habilidades reutilizáveis.
Instale o TGI, desenvolva rapidamente e depure ainda mais rápido.
A Inferência de Geração de Texto (TGI) tem uma energia muito específica. Não é o mais novo na rua da inferência, mas é aquele que já aprendeu como a produção quebra -
Velocidade de tokens do llama.cpp em 16 GB de VRAM (tabelas).
Aqui estou comparando a velocidade de vários LLMs executados em uma GPU com 16GB de VRAM, e escolhendo o melhor para auto-hospedagem.
Servidor Ollama com prioridade na criação, GPU e persistência.
Ollama funciona muito bem em hardware nativo. Ele fica ainda mais interessante quando o tratamos como um serviço: um endpoint estável, versões fixas, armazenamento persistente e uma GPU que está disponível ou simplesmente não está.
HTTPS Ollama sem interromper as respostas em streaming.
Executar o Ollama atrás de um proxy reverso é a maneira mais simples de obter HTTPS, controle de acesso opcional e comportamento de streaming previsível.
