O que está acontecendo em IA: OpenClaw e Inteligência Autônoma

O que os desenvolvedores fazem hoje, todos nós faremos amanhã.

Em 2023, para minha surpresa, o lançamento do ChatGPT não me surpreendeu. Quase tudo o que ele podia fazer já era possível com o GPT-3. Os desenvolvedores de IA entendiam isso, mas foi preciso o ChatGPT para que o resto do mundo compreendesse a real importância do GPT-3. A empolgação chegou com uma geração de produto de atraso.

Algo semelhante está se formando agora.

Um projeto chamado OpenClaw conquistou a comunidade de desenvolvedores porque executa no seu próprio computadorPor mais poderoso que o ChatGPT seja, imagine se ele tivesse acesso a todos os seus arquivos — com a capacidade de ler, escrever, executar comandos e até mesmo iniciar aplicativos. Você poderia dizer: "Salve esta informação em um novo arquivo", ou "Veja aquela planilha nesta pasta e incorpore-a ao documento que estou escrevendo", ou até mesmo pedir para ele executar um software diretamente. (Na minha experiência, esta última parte ainda é limitada — mas está melhorando rapidamente.)

O Claude Code foi lançado há quase exatamente um ano com essa mesma funcionalidade principal, mas foi posicionado como uma ferramenta de programação — essencialmente um concorrente do Cursor. Os desenvolvedores adoraram. O que o OpenClaw fez foi dar ao resto do mundo uma amostra do que significa para a IA realmente... operar Seu computador, não apenas pensa junto com você.

Em sua essência, o OpenClaw é um conjunto de arquivos de código aberto que funciona em conjunto com um modelo de linguagem robusto, ao qual foi concedida permissão para executar comandos na máquina — incluindo a modificação de seu próprio código. O OpenClaw em si pode vir a ser apenas uma moda passageira, mas levantou uma série de questões que parecem importantes para o futuro.

A mudança mais óbvia é a mudança de paradigma: software que pode agirEle pode navegar, editar arquivos, executar programas — não apenas gerar texto. Essa única mudança produziu dois efeitos secundários surpreendentes.

Primeiramente, o OpenClaw questiona a premissa de que bancos de dados devem ser elementos de primeira classe em softwares de próxima geração. Em vez de se basear em um banco de dados tradicional, ele é construído principalmente com arquivos legíveis por humanos. Embora consolide o aprendizado em um banco de dados vetorial para memória de longo prazo, a arquitetura principal é baseada em arquivos, e não em esquemas. Como exemplo, seu nome e propósito são armazenados em um arquivo chamado Identidade.md e diz coisas como “vibe: casual e técnica – acessível, mas precisa” e sua “alma” está armazenada em Alma.mdque diz coisas como "Seja genuinamente prestativo, não apenas para cumprir tabela – Evite palavras de preenchimento, simplesmente ajude; Tenha opiniões – Tenho o direito de discordar, preferir coisas, achar certas coisas interessantes ou entediantes – Seja proativo antes de perguntar – Tente descobrir primeiro e só pergunte se estiver com dificuldades."

Em última análise, trata-se de uma questão sobre a aparência da camada de aplicação de IA. Notavelmente, o OpenClaw... não envolvem treinamento adicional do modelo ou ajuste fino. Isso contrasta com um possível cenário em que a camada de aplicação será composta principalmente por LLMs ajustados e treinados com dados proprietários. Minha suspeita é que ambas as abordagens coexistirão — mas o OpenClaw mostra um caminho interessante.

SegundoO OpenClaw força um confronto direto com uma questão crítica: o software deve ter permissão para executar código e editar seus arquivos de forma autônoma?

Isso se situa na interseção de funcionalidade, privacidade e controle. Para que os sistemas de IA sejam o mais úteis possível, eles precisarão de permissão para escrever em nossos sistemas. Isso requer confiança.

A solução do OpenClaw para o problema da confiança é simples: tornar tudo de código aberto. Em vez de dizer "Sou uma caixa preta, confie em mim", diz "Aqui está todo o código. Inspecione-o. Execute-o localmente. Assuma a responsabilidade por ele." (Dito isso, as pessoas têm feito exatamente isso e sua segurança atual parece ser insuficiente).

Ao pensarmos na futura camada de aplicação de IA, o OpenClaw aponta para uma direção intrigante, mas é claramente apenas a primeira faísca do que parece ser uma explosão cambriana. Nas duas semanas desde o lançamento do OpenClaw, já vimos desenvolvedores personalizando-o para tarefas específicas (por exemplo, fluxos de trabalho financeiros) e disponibilizando essas adaptações como código aberto; experimentos conectando múltiplos agentes via Moltbook; e o Moltbook permitindo que os agentes "socializem" — o que, como consequência, permite que eles discutam quais ferramentas preferem, levando ao desenvolvimento de novas ferramentas. para os próprios agentes.

Se acreditarmos que o que os desenvolvedores fazem hoje é o que todos nós faremos amanhã, então a IA já mudou a forma como o software é construído por meio de três princípios fundamentais:

• Ferramentas de interface — IDEs como o Cursor ou ferramentas de linha de comando como o Claude Code que fornecem interfaces personalizáveis ​​e com opiniões definidas para modelos.
• Frameworks personalizados — artefatos leves e de texto simples (geralmente arquivos README) que codificam a forma como um desenvolvedor pensa e trabalha. Os modelos transitam entre esses arquivos como em uma máquina de pinball: consultando diretrizes de design, verificando avaliadores e validando seus próprios resultados.
• Modelos inspecionáveis ​​— sistemas que geram resultados que os desenvolvedores podem verificar. À medida que as ferramentas e os avaliadores melhoram, os desenvolvedores precisam analisar o código cada vez menos.

Ainda estamos no início de uma mudança drástica na forma como o software é desenvolvido.

Há também um lado negativo nisso. Todas as indústrias estão vivenciando seu "momento Napster". O desenvolvimento de software foi o primeiro, assim como a música foi a primeira a ser impactada pela internet. Outras seguirão o exemplo. Mas não se trata apenas de uma mudança na distribuição — é uma mudança na própria forma como o trabalho é realizado. Parece mais com a invenção do banco de dados relacional do que com a ascensão das mídias sociais.

Mas também há um lado positivo: essa mudança vai muito além do SaaS tradicional. Esses sistemas são tão personalizáveis ​​ao contexto individual que muitas pessoas podem acabar com seu próprio software sob medida.

Normalmente, você não pensa no fato de que criar uma conta no Instagram gera uma entrada em um banco de dados com IDs associados — mas gera. Da mesma forma, com esse novo tipo de software, você pode simplesmente sentir o impacto na sua vida sem perceber que, por meio da interação, você está efetivamente escrevendo código — ou que código está sendo escrito em seu nome.

Existe um mantra na ciência da computação: "Não se repita". Se você realiza uma tarefa mais de uma vez, deve escrever uma função. Com IA, tenho percebido cada vez mais que, mesmo que eu pense em fazer algo apenas uma vez, geralmente é tão fácil automatizar que faz sentido fazê-lo imediatamente.

Nos próximos dias, observe quanta coisa na sua vida não é impactada de forma significativa por softwares atualmente. Acredito que essa nova classe de ferramentas preencherá essas lacunas.