OpenClaw e Hermes mostram a passagem dos chatbots para agentes que agem
Aldemar Araujo Castro
Criação: 01/10/2026
Atualização: 01/10/2026
Palavras: 1469
Tempo de leitura: 7 minutos
Tela acesa
Dois agentes conversam
A mão confere
Resumo. Este texto examina OpenClaw e Hermes como exemplos da passagem de chatbots para agentes generativos com memória, ferramentas e rotinas de ação. Explica o que distingue resposta de autonomia operacional, discute aplicações em estudo e pesquisa e propõe critérios para delegação responsável. Mostra que a utilidade desses sistemas depende de contexto verificável, permissões limitadas e revisão humana, sobretudo quando a inteligência artificial passa a participar de decisões e tarefas fora da janela de conversa.
Introdução
Há uma mudança silenciosa em curso na maneira como interagimos com a inteligência artificial. Durante os primeiros anos de popularização dos grandes modelos de linguagem, a cena era simples: uma pessoa abria uma conversa, formulava uma pergunta, recebia uma resposta e decidia o que fazer com ela. O modelo era um interlocutor disponível, por vezes brilhante, por vezes impreciso, mas sempre dependente de uma nova solicitação para continuar.
Agora, começam a ganhar espaço sistemas capazes de lembrar contexto, consultar arquivos, acionar ferramentas, acompanhar tarefas e voltar a agir em momentos definidos. OpenClaw e Hermes são exemplos visíveis desse deslocamento. Eles ajudam a compreender por que a expressão agentes de inteligência artificial se tornou tão frequente. A questão relevante para a universidade não é se essas plataformas são uma novidade passageira, mas quais práticas de estudo, pesquisa e gestão do trabalho elas podem reorganizar, e sob quais limites.
Do chat que responde ao agente que acompanha
Um chatbot generativo produz respostas a partir de uma solicitação. Um agente, em sentido mais robusto, combina essa capacidade com memória, planejamento, uso de ferramentas e alguma autonomia para perseguir uma meta. A diferença parece técnica, mas tem consequências práticas. Em vez de apenas explicar como organizar uma revisão de literatura, um agente pode ajudar a manter a lista de leituras, lembrar pendências, preparar rascunhos de fichamento e sinalizar quando uma etapa precisa da avaliação do pesquisador.
Isso não significa que todo sistema que usa um modelo de linguagem seja de fato um agente. A linguagem fluente não basta. Estudos recentes distinguem a geração de conteúdo da capacidade de delegação, busca orientada por objetivo, planejamento, ação e revisão ao longo do tempo (Liu et al., 2026). A distinção protege contra duas ilusões recorrentes: chamar de autonomia aquilo que ainda é apenas uma conversa bem conduzida e imaginar que uma sequência automática de ações dispensa supervisão.
Também é útil separar autonomia de independência intelectual. Um agente pode executar etapas sem intervenção contínua, mas não compreende por si só o valor científico de uma hipótese, a adequação ética de um banco de dados ou a suficiência de uma evidência. Sua aparente continuidade nasce de uma arquitetura que reúne modelo, memória, ferramentas e regras de execução. Park et al. (2023) mostraram como registros de experiências, recuperação de memórias e reflexão podem produzir comportamentos mais coerentes em sistemas generativos. Essa arquitetura explica parte do fascínio atual, mas não transforma o sistema em autor responsável.
OpenClaw e Hermes como retratos do momento atual
OpenClaw e Hermes ajudam a visualizar essa nova camada tecnológica porque organizam componentes que antes apareciam de modo disperso. Em lugar de uma única janela de conversa, o usuário passa a trabalhar com canais de mensagens, arquivos, tarefas, rotinas programadas, integrações e instruções reutilizáveis. A inteligência artificial deixa de estar confinada ao momento da pergunta e passa a participar do fluxo de trabalho.
No caso do OpenClaw, a ideia central é aproximar o agente dos ambientes em que a pessoa já se comunica e organiza atividades. No Hermes, ganha destaque a possibilidade de reaproveitar experiências de execução em habilidades que orientam tarefas futuras. Mais importante que uma comparação de marcas é o princípio comum: um modelo de linguagem ganha capacidade operacional quando recebe contexto persistente e acesso controlado a meios de ação. A pergunta deixa de ser apenas qual modelo escreve melhor e passa a incluir o que ele pode acessar, em nome de quem pode agir e como suas ações serão revisadas.
A literatura sobre sistemas multiagentes oferece uma moldura útil para esse cenário. Allmendinger et al. (2026) descrevem uma transição de fluxos rígidos para sistemas adaptativos, nos quais agentes percebem, decidem, coordenam e atuam conforme o contexto. Para o pesquisador, isso pode significar delegar a diferentes rotinas o acompanhamento de chamadas, a organização de referências, a preparação de agendas ou a triagem inicial de documentos. Mas coordenação não é sinônimo de acerto. Quanto maior o número de ferramentas e permissões, maior também a necessidade de governança.
O que pode mudar na pesquisa e na aprendizagem
Na vida acadêmica, os usos mais promissores não são necessariamente os mais espetaculares. Um agente pode transformar uma lista desordenada de leituras em um plano de estudo, sugerir perguntas para um seminário, comparar versões de um projeto, preparar uma pauta de orientação ou recordar prazos que o pesquisador já definiu. Também pode apoiar a organização da pesquisa ao reunir notas, apontar lacunas em uma matriz de evidências e separar tarefas que exigem leitura humana daquelas que são apenas administrativas.
Esse apoio se torna mais confiável quando o agente trabalha sobre fontes delimitadas. Em assistentes educacionais, abordagens de geração aumentada por recuperação permitiram respostas mais adaptáveis e ligadas aos materiais do curso do que os sistemas baseados somente em intenções previamente programadas (Alsafari et al., 2024). A lição é direta: a qualidade não depende apenas da eloquência do modelo, mas da procedência do contexto que ele recebe. Para uma dissertação, por exemplo, é mais valioso um agente que explicita os documentos consultados do que outro que oferece uma síntese elegante, porém sem rastreabilidade.
Há ainda uma oportunidade pedagógica menos discutida. A delegação pode tornar visíveis as etapas de um trabalho intelectual que frequentemente permanecem implícitas. Ao instruir um agente a localizar referências, organizar argumentos ou preparar um cronograma, o estudante precisa definir critérios, produtos esperados e limites. Se fizer isso com rigor, aprende a descrever um problema. Se não fizer, recebe a devolução de um sistema que amplia a confusão inicial. Saber delegar pode se tornar uma competência acadêmica próxima de saber formular uma boa pergunta de pesquisa.
Por outro lado, a comodidade pode favorecer terceirização indevida. Quando um agente acompanha múltiplas tarefas, a sensação de progresso pode aparecer antes da compreensão. A literatura sobre inteligência artificial agentiva em educação alerta para questões de equidade, transparência, motivação e dependência cognitiva, especialmente quando o sistema passa de resposta reativa para acompanhamento contínuo (Kostopoulos et al., 2025). O ganho de eficiência só é educacionalmente relevante se preservar a participação intelectual de quem aprende.
Autonomia não equivale a autoridade
O ponto mais delicado dessa transformação é que agentes podem agir, não apenas sugerir. Um erro em uma conversa pode ser corrigido com outra pergunta. Um erro em uma rotina que envia uma mensagem, altera um arquivo, agenda um compromisso ou consulta dados sensíveis pode produzir consequências mais difíceis de desfazer. Por isso, permissão é uma decisão pedagógica e ética, não um detalhe de configuração.
O princípio do menor privilégio oferece um bom ponto de partida. Um agente deve receber somente os acessos necessários para cumprir uma tarefa específica. Deve haver distinção clara entre ler, propor, executar e publicar. Em uma pesquisa, ele pode organizar referências e elaborar um rascunho de e-mail, mas o envio, a interpretação de resultados e a decisão metodológica permanecem sob controle do pesquisador. A revisão humana precisa entrar antes dos pontos de maior impacto, não apenas depois que o dano se torna visível.
Também é preciso resistir à tendência de atribuir compreensão profunda a textos convincentes. Bender et al. (2021) chamaram atenção para riscos associados a modelos de linguagem de grande escala, entre eles a reprodução de vieses, a opacidade de dados e a falsa impressão de entendimento. Quando o modelo é inserido em um agente com memória e ferramentas, esses limites não desaparecem. Ao contrário, tornam-se mais relevantes, porque uma resposta inadequada pode alimentar uma sequência de ações aparentemente coerentes.
A boa prática, portanto, não é escolher entre entusiasmo e recusa. É construir pontos de controle: fontes que possam ser verificadas, registros de decisões, limites de acesso, confirmação para ações externas e revisões proporcionais ao risco. Um agente pode economizar tempo na preparação de um projeto, mas não deve encurtar o caminho da evidência à conclusão. O pesquisador continua responsável por perguntar de onde veio uma informação, o que foi omitido e quais interesses podem estar embutidos em uma recomendação.
Considerações finais
OpenClaw e Hermes representam mais do que novos aplicativos de inteligência artificial. Eles tornam concreta a passagem de sistemas que respondem para sistemas que acompanham processos, guardam contexto e participam de ações. Para estudantes e pesquisadores, isso pode reduzir a fricção de tarefas repetitivas e liberar atenção para leitura, análise, discussão e escrita. O valor dessa mudança, contudo, não será medido pelo número de tarefas automatizadas, mas pela qualidade do trabalho intelectual que ela ajuda a sustentar.
Permanece uma responsabilidade que nenhuma arquitetura transfere. Um agente pode ampliar a memória operacional, organizar rotinas e oferecer primeiros rascunhos, mas não substitui o juízo sobre evidência, relevância e consequência. A universidade não precisa escolher entre ignorar esses sistemas ou aceitá-los sem critérios. Precisa aprender a usá-los com escopo, transparência e revisão. A pergunta decisiva não é se OpenClaw e Hermes poderão fazer mais por nós, mas se saberemos delegar sem deixar de pensar.
Fontes
1. Liu X, Tang Q, Wu W, Chen X, Wang C. GenAI-agents in education: a systematic review of macro-level trends, educational roles, theoretical foundations and future agendas. Interactive Learning Environments. 2026:1-23.
DOI: https://doi.org/10.1080/10494820.2026.2672562
Disponível em: https://doi.org/10.1080/10494820.2026.2672562
Comentário: Revisão recente sobre agentes generativos em educação. Ajuda a distinguir geração de texto de capacidades como planejamento, memória, ferramentas e autonomia. Sustenta a discussão sobre usos acadêmicos e lacunas de governança.
2. Allmendinger S, Bonenberger L, Endres K, Fetzer D, Gimpel H, Kühl N. Multi-agent AI. Electronic Markets. 2026;36:18.
DOI: https://doi.org/10.1007/s12525-025-00862-z
Disponível em: https://doi.org/10.1007/s12525-025-00862-z
Comentário: Propõe uma estrutura para analisar sistemas de múltiplos agentes. Discute percepção, ação, orquestração e integração em fluxos de trabalho. Fundamenta a leitura de OpenClaw e Hermes como infraestruturas, e não apenas interfaces conversacionais.
3. Park JS, O’Brien JC, Cai CJ, Morris MR, Liang P, Bernstein MS. Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behavior. Proceedings of the 36th Annual ACM Symposium on User Interface Software and Technology. 2023:1-22.
DOI: https://doi.org/10.1145/3586183.3606763
Disponível em: https://doi.org/10.1145/3586183.3606763
Comentário: Descreve uma arquitetura que combina memória, reflexão e planejamento para orientar comportamentos gerados por modelos de linguagem. É referência importante para entender por que agentes parecem manter continuidade. Também permite discutir os limites entre coerência operacional e compreensão humana.
4. Kostopoulos G, Gkamas V, Rigou M, Kotsiantis S. Agentic AI in Education: State of the Art and Future Directions. IEEE Access. 2025;13:177467-177491.
DOI: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2025.3620473
Disponível em: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2025.3620473
Comentário: Apresenta uma síntese sobre inteligência artificial agentiva na educação. Examina benefícios, riscos e requisitos de integração pedagógica. Sustenta a necessidade de preservar autonomia do estudante, transparência e supervisão humana.
5. Bender EM, Gebru T, McMillan-Major A, Shmitchell S. On the Dangers of Stochastic Parrots: Can Language Models Be Too Big? Proceedings of the 2021 ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency. 2021:610-623.
DOI: https://doi.org/10.1145/3442188.3445922
Disponível em: https://doi.org/10.1145/3442188.3445922
Comentário: Discute riscos sociais, ambientais e epistêmicos dos grandes modelos de linguagem. Sua advertência sobre aparência de entendimento permanece relevante quando o modelo recebe ferramentas para agir. Fundamenta a defesa de limites de acesso, validação e responsabilidade humana.
Pontos para Recordar
- Um agente combina geração de linguagem com memória, ferramentas, planejamento e ação orientada por objetivos.
- OpenClaw e Hermes exemplificam a mudança de uma conversa isolada para fluxos de trabalho persistentes.
- A qualidade de um agente depende tanto do contexto e das fontes quanto da qualidade do modelo de linguagem.
- Delegar tarefas a agentes exige escopo claro, produtos esperados e critérios de revisão.
- Autonomia operacional não concede autoridade científica, ética ou administrativa ao sistema.
- O princípio do menor privilégio reduz riscos ao limitar os acessos concedidos a cada tarefa.
- A revisão humana é indispensável nos pontos em que uma resposta ou ação pode gerar consequências relevantes.
Declaração de uso de Inteligência Artificial Generativa
Este texto foi produzido com o auxílio de Codex, desenvolvida pela OpenAI, utilizado como ferramenta de apoio nas fases de brainstorming, de estruturação do conteúdo e de produção do texto. As imagens foram produzidas com auxílio do ChatGPT da OpenAI. A responsabilidade pela versão final e precisão das informações, pelo pensamento crítico, pela seleção das fontes e pelo conteúdo publicado é integralmente do autor.