Docker Compose no boot, gerenciado pelo systemd.
O Docker Compose em um servidor Linux deve iniciar na boot, parar limpaamente durante o desligamento e sobreviver a reinicializações sem intervenção manual.
Escolha o caminho de instalação do Docker correto no Ubuntu.
Instalar o Docker no Ubuntu deveria ser simples, mas na prática, várias opções relacionadas ao Docker competem pelo mesmo nome de comando, cada uma com empacotamento, comportamento de atualização e implicações de segurança diferentes.
Corrija o APT do Ubuntu sem palpites.
Falhas no APT são comuns em máquinas Ubuntu de longa duração e geralmente surgem após uma atualização de versão, uma mudança em repositórios de terceiros, a remoção de um PPA, a instalação manual de um .deb ou uma instalação de pacote interrompida.
Memória de trabalho, estruturada e de recuperação para assistentes.
A memória transforma assistentes de reativos para persistentes, mas também é onde muitos sistemas se deterioram silenciosamente. Pesquisas argumentam que a divisão entre memória de curto e longo prazo já não é suficiente para a memória de agentes modernos; os SDKs da OpenAI e LangGraph apontam para uma pilha mais simples — memória de trabalho, estado durável e recuperação (retrieval).
Estrelas, tokens, downloads — quem realmente vence?
Os frameworks de agentes de IA de código aberto estão explodindo em popularidade no GitHub. Dois projetos no centro do ecossistema de sistemas de IA auto-hospedados — OpenClaw e Hermes Agent — saíram tanto na frente que o restante do campo está lutando por um distante terceiro lugar.
MTP vs. decodificação padrão na RTX 4080 — benchmarks reais
Testei o desempenho da decodificação especulativa (Previsão de Múltiplos Tokens, MTP) no Qwen 3.6 27B e 35B em uma RTX 4080 com 16 GB de VRAM.
VRAM gratuito sem comprometer o llama-server.
o modo roteador do llama.cpp é uma das mudanças mais úteis no llama-server em anos. Ele finalmente oferece aos operadores de LLMs locais uma experiência de gerenciamento de modelos próxima do que as pessoas esperam do Ollama, mantendo o desempenho bruto e o controle de baixo nível que tornam o llama.cpp digno de uso em primeiro lugar.
Referência para ajuste de LLMs agênticos
Esta página é uma referência prática para ajuste de inferência de LLMs agênicos (temperatura, top_p, top_k, penalidades e como elas interagem em fluxos de trabalho multi-step e com uso intenso de ferramentas).
Fale com o Hermes pelo seu celular
Você já conversa com o Hermes Agent pelo seu telefone usando texto. Agora você quer falar com ele diretamente e receber respostas faladas. Geralmente, essa é a melhor abordagem, especialmente se você já usa o Hermes como um assistente auto-hospedado persistente. Digitar prompts longos em uma tela pequena é lento e propenso a erros.
Controle a carga do Hermes Kanban no seu LLM self-hosted.
O Hermes Agent é fornecido com um quadro no estilo Kanban e o Hermes Gateway, que podem saturar seu LLM auto-hospedado se muitos tasks forem despachados ao mesmo tempo.
Habilidades do autor Hermes que carregam rapidamente e funcionam de forma confiável
O Hermes Agent trata habilidades (skills) como o método padrão para ensinar fluxos de trabalho repetíveis. A documentação oficial as descreve como documentos de conhecimento sob demanda, alinhados com o formato aberto agentskills.io, carregados através de divulgação progressiva, de modo que o modelo vê primeiro um índice pequeno e só busca instruções completas quando uma tarefa realmente precisa delas.
Comandos de shell e TUI para o Hermes Agent auto-hospedado.
O Hermes Agent da Nous Research é um assistente agnóstico a modelos e utilizador de ferramentas, que executa localmente ou num VPS, a partir da shell, de uma TUI em ecrã inteiro ou de um gateway de mensagens.
O MinIO CE estará efetivamente fora de suporte em 2026.
A MinIO Community Edition deixou de ser uma configuração padrão segura para novos sistemas em produção.
Conhecimento persistente além de uma única thread de chat.
Esta seção reúne guias sobre conhecimento persistente e memória para sistemas de IA — como assistentes mantêm fatos, preferências e contexto destilado entre sessões sem encaixar cada token em um único prompt. Aqui, memória significa retenção intencional (fatos do usuário, resumos, armazenamento suportado por plugins), e não RAM de GPU ou pesos de modelos.
A política de captura agora é tão importante quanto a recordação.
Atualizado em setembro de 2026: adicionados Mnemosyne e Memori, expandida a configuração de Honcho e Hindsight, e incluída uma comparação de políticas de captura ao lado da tabela original de infraestrutura.
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.
