Nemotron Labs: O que os agentes OpenClaw significam para todas as organizações | NeuralNet IA

🇧🇷 O Que Isso Significa para o Brasil?

Com o incremento do ecossistema de IA no país e discussões sobre regulação (PL 2338/2023), avanços em lucidez sintético, machine learning e automação impactam diretamente profissionais, startups e empresas brasileiras. Fique atilado a:

• 🎓 Capacitação profissional: Demanda por habilidades em IA cresce 3x ao ano no mercado brasileiro
• ⚖️ Marco Regulatório: Proposta de lei sobre IA pode afetar desenvolvimento e uso de ferramentas
• 🏢 Adoção empresarial: Setores uma vez que saúde, jurídico e financeiro lideram implementação de IA no Brasil

No início de 2026, o projeto de código aberto OpenClaw havia se tornado um fenômeno. Em janeiro, sua classificação no GitHub ultrapassou 100.000 estrelas, com o crescente interesse dos desenvolvedores. Painéis da comunidade e análises de tráfego mostraram mais de 2 milhões de visitantes em uma única semana. Em março, o OpenClaw ultrapassou 250.000 estrelas — ultrapassando o React e se tornando o projeto de software com mais estrelas no GitHub em apenas 60 dias.

Criado por Peter Steinberger , o OpenClaw é um assistente de IA persistente e autohospedado, projetado para funcionar localmente ou em servidores privados. O projeto chamou a atenção por sua acessibilidade e autonomia ilimitada: os usuários podiam implantar um modelo de IA localmente sem depender de infraestrutura em nuvem ou APIs externas.

A maioria dos agentes de IA atuais é acionada por um comando, executa uma tarefa definida e depois para de funcionar. Um agente autônomo de longa duração, ou “garra”, funciona de maneira diferente. Esses agentes funcionam persistentemente em segundo plano, executando tarefas por conta própria e apresentando apenas o que requer uma decisão humana. Eles operam em um ritmo constante: em intervalos regulares, verificam sua lista de tarefas, avaliam o que precisa de ação e agem ou aguardam o próximo ciclo.

A rápida adoção do OpenClaw também gerou debates. Pesquisadores de segurança levantaram preocupações sobre como as ferramentas de IA auto-hospedadas gerenciam dados sensíveis, autenticação e atualizações de modelos. Outros questionaram se as implantações locais poderiam expor os usuários a novos riscos — desde instâncias de servidor sem patches até contribuições maliciosas em forks da comunidade. À medida que colaboradores e mantenedores trabalhavam para resolver esses problemas, a ascensão do OpenClaw provocou uma discussão mais ampla em todo o ecossistema de IA sobre os prós e os contras entre abertura, privacidade e segurança.

Para ajudar a aprimorar a segurança e a robustez do projeto OpenClaw , a NVIDIA está colaborando com a Steinberger e a comunidade de desenvolvedores do OpenClaw para solucionar possíveis vulnerabilidades, conforme detalhado em uma publicação recente no blog do OpenClaw .

A NVIDIA contribui com código e orientações focadas em aprimorar o isolamento de modelos, gerenciar melhor o acesso a dados locais e fortalecer os processos de verificação das contribuições de código da comunidade. O objetivo é apoiar o crescimento do projeto, contribuindo com sua experiência em segurança e sistemas de forma aberta e transparente, fortalecendo o trabalho da comunidade e preservando a governança independente do OpenClaw.

Para ajudar a tornar os agentes de longa duração mais seguros para empresas, a NVIDIA também apresentou o NVIDIA NemoClaw, uma implementação de referência que usa um único comando para instalar o OpenClaw, o ambiente de execução seguro NVIDIA OpenShell e os modelos abertos NVIDIA Nemotron com configurações padrão reforçadas para rede, acesso a dados e segurança. O NemoClaw serve como um modelo para que as organizações implementem agentes de segurança de forma mais segura.

A demanda por inferência se multiplica a cada onda de IA.

A IA passou por quatro fases, e o intervalo entre cada uma delas está diminuindo. A IA preditiva levou anos para se popularizar. A IA generativa avançou mais rapidamente. A IA de raciocínio chegou ainda mais rápido. A IA autônoma — a onda que o OpenClaw representa — está ditando um ritmo ainda mais acelerado.

O que se intensifica a cada nova onda é a demanda por inferência . A IA generativa aumentou o uso de tokens em relação à IA preditiva. A IA de raciocínio aumentou esse uso em mais 100 vezes. Agentes autônomos, que operam continuamente e atuam em longos horizontes temporais, impulsionam a demanda por inferência em mais 1.000 vezes em relação à IA de raciocínio. Cada nova onda multiplica a capacidade computacional necessária.

Esse aumento no uso de tokens está permitindo que as organizações acelerem sua produtividade em várias ordens de magnitude. Por exemplo, agentes de longa duração podem ajudar pesquisadores a solucionar um problema durante a noite, iterar em um projeto em milhares de configurações ou monitorar sistemas e detectar apenas as anomalias que exigem julgamento humano — liberando os dias de trabalho dos pesquisadores para tarefas de maior valor agregado.

Escolhendo a ferramenta: quando usar uma ‘garra’

Embora a IA generativa tenha se tornado essencial para tarefas sob demanda, existem cenários específicos em que a “pulsação” persistente de uma garra oferece vantagens distintas. Determinar quando migrar de uma IA padrão baseada em comandos para um agente de longa duração geralmente depende da natureza do fluxo de trabalho:

• De “Sob Demanda” para “Sempre Ativo”: Embora os modelos padrão sejam excelentes para consultas imediatas e acionadas por humanos, os mecanismos de detecção de falhas (claws) são geralmente mais adequados para tarefas que exigem monitoramento contínuo em segundo plano ou verificações periódicas do sistema sem inicialização manual.
• Gerenciamento de ciclos de alta iteração: Para problemas complexos, como testar milhares de combinações químicas ou simular testes de estresse de infraestrutura, uma garra pode lidar com o grande volume de iterações que, de outra forma, poderiam ser limitadas pela intervenção humana.
• Da sugestão à ação : Em muitos fluxos de trabalho, a IA padrão é usada para fornecer informações ou rascunhos. Uma abordagem mais abrangente é frequentemente considerada quando o objetivo é que a IA entre na fase de execução — interagindo com APIs, atualizando bancos de dados ou gerenciando arquivos em um longo período de tempo.
• Otimização de recursos: Para tarefas de raciocínio massivas e com grande volume de tokens, a implementação de um mecanismo de processamento local em hardware dedicado, como um supercomputador de IA pessoal NVIDIA DGX Spark, permite custos mais previsíveis e maior privacidade de dados em comparação com chamadas de API em nuvem de alta frequência.

Como as organizações estão utilizando agentes autônomos de longa duração?

As aplicações práticas de agentes autônomos de longa duração abrangem todas as funções e setores.

No setor de serviços financeiros, os agentes monitoram continuamente os sistemas de negociação e os dados regulatórios, sinalizando eventos relevantes antes da revisão matinal. Na descoberta de medicamentos, os agentes vasculham a literatura científica recente, extraindo as descobertas relevantes e atualizando os bancos de dados internos em tempo real, sem intervenção dos pesquisadores — um processo que antes levava semanas.

Na engenharia e na indústria, os agentes aceleram a análise de problemas testando milhares de combinações de parâmetros, classificando os resultados e sinalizando as configurações que valem a pena examinar — e tudo isso pode acontecer da noite para o dia. 

Em operações de TI, os agentes diagnosticam incidentes de infraestrutura, aplicam soluções conhecidas e encaminham apenas os problemas novos — reduzindo o tempo médio de resolução de horas para minutos. Na ServiceNow , especialistas em IA, utilizando os modelos Apriel e NVIDIA Nemotron, conseguem resolver 90% dos chamados de forma autônoma. 

Como as empresas podem implantar agentes autônomos de forma responsável? 

Agentes autônomos são práticos. Eles podem enviar comunicações, gravar arquivos, chamar APIs e atualizar sistemas em tempo real. Quando um agente executa uma ação incorreta, há consequências reais. Definir corretamente a estrutura de responsabilidade desde o início é essencial, e as organizações que implantam agentes autônomos em produção devem tratar a governança como um requisito fundamental.

As organizações precisam observar o que seus agentes estão fazendo, analisar seu raciocínio em cada etapa, auditar suas ações e intervir quando necessário. 

As organizações que implementam agentes autônomos de forma responsável concentram-se em três prioridades: 

• Uma estrutura aberta e auditável: o NemoClaw é construído sobre o código-fonte licenciado sob o MIT do OpenClaw, o que significa que as organizações detêm a propriedade de toda a estrutura do agente. Elas podem ler, criar forks e modificar cada camada de como seus agentes são construídos e implantados. Essa transparência permite que as equipes entendam e controlem o sistema no nível do código. Executar modelos de código aberto como o NVIDIA Nemotron localmente mantém cargas de trabalho sensíveis, incluindo registros de pacientes, documentos legais, transações financeiras e pesquisas proprietárias, dentro do próprio ambiente da organização, garantindo que os dados de rastreamento permaneçam sob controle organizacional.
• Protegendo o ambiente de execução: O NemoClaw executa agentes dentro do OpenShell , um ambiente isolado (sandbox) que define precisamente o que o agente pode e não pode fazer, impondo limites de permissão claros desde o início. 
• Computação local: os supercomputadores NVIDIA DGX Spark oferecem desempenho de GPU de nível de data center em um formato compacto, ideal para inferência local contínua, sempre ativa, com hospedagem local de modelos e dados que permanecem dentro do ambiente da organização. Os sistemas NVIDIA DGX Station ampliam essa capacidade para equipes que executam vários agentes simultaneamente em cargas de trabalho complexas e contínuas. 

As organizações que definem o que os agentes autônomos fazem na prática estão acumulando algo valioso: meses de aprendizado operacional em tempo real, estruturas de governança desenvolvidas por meio de cargas de trabalho reais e agentes que absorveram o contexto institucional que os torna genuinamente úteis. Essa base só se fortalecerá com o tempo.

Comece a usar o NVIDIA NemoClaw

Acesse um tutorial passo a passo sobre como criar um agente de IA mais seguro com o NemoClaw no NVIDIA DGX Spark . Descubra como o NemoClaw pode implantar assistentes de IA mais seguros e sempre ativos com um único comando. 

Experimente o NemoClaw, disponível no GitHub , e junte-se à comunidade de desenvolvedores no Discord , que está criando projetos com NemoClaw usando o NVIDIA Nemotron 3 Super, e no Telegram, no DGX Spark .

 

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