Nota do editor: Este post faz parte da série de blogs Nemotron Labs, que explora como os mais recentes modelos abertos, datasets e técnicas de treinamento ajudam as empresas a construir sistemas e aplicações de IA especializados nas plataformas NVIDIA. Cada post destaca formas práticas de usar uma stack aberta para entregar valor real em produção — desde copilotos de pesquisa transparentes até agentes de IA escaláveis.
No início de 2026, o projeto open source OpenClaw tornou-se um fenômeno. Em janeiro, sua contagem de estrelas no GitHub ultrapassou 100.000 à medida que o interesse dos desenvolvedores disparou. 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 — superando o React para se tornar o projeto de software mais estrelado no GitHub em apenas 60 dias.
Criado por Peter Steinberger, o OpenClaw é um assistente de IA persistente e auto-hospedado, projetado para rodar localmente ou em servidores privados. O projeto chamou atenção pela sua acessibilidade e autonomia irrestrita: os usuários podiam implantar um modelo de IA localmente sem depender de infraestrutura em nuvem ou interfaces de programação de aplicações (APIs) externas.
A maioria dos agentes de IA hoje é acionada por um prompt, conclui uma tarefa definida e para de rodar. Um agente autônomo de longa duração, ou “claw”, funciona de forma diferente. Esses agentes rodam persistentemente em segundo plano, concluindo tarefas por conta própria e surgindo apenas quando algo requer uma decisão humana. Eles operam em um heartbeat: em intervalos regulares, verificam sua lista de tarefas, avaliam o que precisa de ação e então agem ou aguardam o próximo ciclo.
A rápida adoção do OpenClaw também gerou debate. 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. Enquanto contribuidores e mantenedores trabalhavam para resolver esses problemas, a ascensão do OpenClaw impulsionou uma conversa mais ampla em todo o ecossistema de IA sobre os trade-offs entre abertura, privacidade e segurança.
Para ajudar a aprimorar a segurança e a robustez do projeto OpenClaw, a NVIDIA está colaborando com Steinberger e a comunidade de desenvolvedores do OpenClaw para endereçar vulnerabilidades potenciais, conforme detalhado em um post recente do OpenClaw.
A NVIDIA contribui com código e orientações focadas em melhorar o isolamento de modelos, gerenciar melhor o acesso a dados locais e fortalecer os processos de verificação de contribuições de código da comunidade. O objetivo é apoiar o momentum do projeto contribuindo com sua expertise em segurança e sistemas de forma aberta e transparente, fortalecendo o trabalho da comunidade enquanto preserva a governança independente do OpenClaw.
Para ajudar a tornar os agentes de longa duração mais seguros para as empresas, a NVIDIA também apresentou o NVIDIA NemoClaw, uma implementação de referência que usa um único comando para instalar o OpenClaw, o runtime seguro NVIDIA OpenShell e os modelos abertos NVIDIA Nemotron com configurações padrão robustas para rede, acesso a dados e segurança. O NemoClaw serve como um blueprint para as organizações implantarem claws com mais segurança.
A Demanda por Inferência se Multiplica a Cada Onda de IA
A IA passou por quatro fases, e o tempo entre cada uma está diminuindo. A IA preditiva levou anos para se tornar mainstream. A IA generativa avançou mais rápido. A IA de raciocínio chegou mais rápido ainda. A IA autônoma — a onda que o OpenClaw representa — está impondo um ritmo ainda mais veloz.
O que se acumula com cada onda é a demanda por inferência. A IA generativa aumentou o uso de tokens em relação à IA preditiva. A IA de raciocínio aumentou ainda mais, em 100x. Os agentes autônomos, que rodam continuamente e agem em longos horizontes de tempo, impulsionam a demanda por inferência em outros 1.000x em relação à IA de raciocínio. Cada onda multiplica o poder computacional necessário.
Esse aumento no uso de tokens está permitindo que as organizações acelerem sua produtividade em ordens de magnitude. Por exemplo, agentes de longa duração podem ajudar pesquisadores a trabalhar em um problema durante a noite, iterar em um design ao longo de milhares de configurações, ou monitorar sistemas e evidenciar apenas as anomalias que requerem julgamento humano — liberando o dia de trabalho dos pesquisadores para tarefas de maior valor.
Escolhendo a Ferramenta: Quando Implantar um ‘Claw’
Embora a IA generativa tenha se tornado um item essencial para tarefas sob demanda, existem cenários específicos nos quais o “heartbeat” persistente de um claw oferece vantagens distintas. Determinar quando migrar de uma IA padrão baseada em prompt para um agente de longa duração geralmente depende da natureza do fluxo de trabalho:
- De “Sob Demanda” para “Sempre Ativo”: Enquanto os modelos padrão são excelentes para consultas imediatas acionadas por humanos, os claws costumam ser mais adequados para tarefas que exigem monitoramento contínuo em segundo plano ou verificações periódicas do sistema sem uma inicialização manual.
- Gerenciando Loops de Alta Iteração: Para problemas complexos, como testar milhares de combinações químicas ou simular testes de estresse de infraestrutura, um claw pode gerenciar o grande volume de iterações que de outra forma seria limitado pela intervenção humana.
- Passando de Sugestões para Ações: Em muitos fluxos de trabalho, a IA padrão é usada para fornecer informações ou rascunhos. Um claw é frequentemente considerado quando o objetivo é que a IA passe para a fase de execução — interagindo com APIs, atualizando bancos de dados ou gerenciando arquivos ao longo de um longo horizonte de tempo.
- Otimização de Recursos: Para tarefas de raciocínio massivas e intensivas em tokens, implantar um claw local em hardware dedicado como o supercomputador de IA pessoal NVIDIA DGX Spark permite custos mais previsíveis e privacidade de dados em comparação com chamadas de API em nuvem de alta frequência.
Como as Organizações Estão Usando Agentes Autônomos de Longa Duração?
As aplicações práticas de agentes autônomos de longa duração abrangem todas as funções e setores.
Em serviços financeiros, os agentes monitoram continuamente sistemas de negociação e feeds regulatórios, sinalizando eventos relevantes antes da revisão matinal. Na descoberta de medicamentos, os agentes vasculham nova literatura científica, extraindo descobertas relevantes e atualizando bancos de dados internos em tempo real sem intervenção do pesquisador — um processo que antes levava semanas.
Em engenharia e manufatura, os agentes aceleram a análise de problemas testando milhares de combinações de parâmetros, classificando resultados e sinalizando as configurações que merecem exame — e tudo isso pode acontecer durante a noite.
Em operações de TI, os agentes diagnosticam incidentes de infraestrutura, aplicam remediações conhecidas e escalam apenas os problemas inéditos — comprimindo o tempo médio de resolução de horas para minutos. Na ServiceNow, especialistas em IA que utilizam os modelos Apriel e NVIDIA Nemotron conseguem resolver 90% dos tickets de forma autônoma.
Como as Empresas Podem Implantar Agentes Autônomos de Forma Responsável?
Agentes autônomos são práticos. Eles podem enviar comunicações, escrever arquivos, chamar APIs e atualizar sistemas ao vivo. Quando um agente produz uma ação errada, há consequências reais. Estruturar a responsabilidade corretamente desde o início é essencial, e as organizações que implantam agentes autônomos em produção devem tratar a governança como um requisito de primeira ordem.
As organizações precisam ver o que seus agentes estão fazendo, inspecionar seu raciocínio a cada etapa, auditar suas ações e intervir quando necessário.
As organizações que implantam agentes autônomos de forma responsável estão focadas em três prioridades:
- Um framework aberto e auditável: O NemoClaw é construído sobre a base de código com licença MIT do OpenClaw, o que significa que as organizações possuem toda a estrutura do agente. Elas podem ler, fazer fork 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. Rodar modelos abertos como o NVIDIA Nemotron localmente mantém cargas de trabalho sensíveis — incluindo prontuários de pacientes, documentos legais, transações financeiras e pesquisas proprietárias — dentro do ambiente da própria organização, garantindo que os dados de rastreamento permaneçam sob controle organizacional.
- Protegendo o ambiente de runtime: NemoClaw executa agentes dentro do OpenShell, um ambiente em sandbox que define com precisão o que o agente pode e não pode fazer, impondo limites claros de permissão desde o início.
- Computação local: Os supercomputadores NVIDIA DGX Spark oferecem desempenho de GPU de nível data center em um formato de mesa construído para inferência local contínua e sempre ativa, com hospedagem de modelos local e dados que permanecem dentro do ambiente da organização. Os sistemas NVIDIA DGX Station escalam essa capacidade para equipes que rodam múltiplos agentes simultaneamente em cargas de trabalho complexas e sustentadas.
As organizações que definem o que os agentes autônomos fazem na prática estão acumulando algo valioso: meses de aprendizado operacional ao vivo, frameworks de governança desenvolvidos por meio de cargas de trabalho reais e agentes que absorveram o contexto institucional que os torna genuinamente úteis. Essa base só vai se aprofundar com o tempo.
Comece com o NVIDIA NemoClaw
Acesse um tutorial passo a passo sobre como construir um agente de IA mais seguro com o NemoClaw no NVIDIA DGX Spark. Explore 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 construindo com NemoClaw usando NVIDIA Nemotron 3 Super e Telegram no DGX Spark.
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