{"id":8315,"date":"2026-10-01T20:48:38","date_gmt":"2026-10-01T20:48:38","guid":{"rendered":"https:\/\/www.usinadepesquisa.com\/?p=8315"},"modified":"2026-10-01T20:59:36","modified_gmt":"2026-10-01T20:59:36","slug":"openclaw-e-hermes-quando-a-inteligencia-artificial-deixa-de-apenas-responder","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.usinadepesquisa.com\/?p=8315","title":{"rendered":"OpenClaw e Hermes: quando a intelig\u00eancia artificial deixa de apenas responder"},"content":{"rendered":"
\n

OpenClaw e Hermes mostram a passagem dos chatbots para agentes que agem<\/h3>\n<\/blockquote>\n

Aldemar Araujo Castro
\nCria\u00e7\u00e3o: 01\/10\/2026
\nAtualiza\u00e7\u00e3o: 01\/10\/2026
\nPalavras: 1469
\nTempo de leitura: 7 minutos<\/p>\n

Tela acesa<\/strong>
\nDois agentes conversam<\/strong>
\nA m\u00e3o confere<\/strong><\/p>\n

Resumo.<\/strong> Este texto examina OpenClaw e Hermes como exemplos da passagem de chatbots para agentes generativos com mem\u00f3ria, ferramentas e rotinas de a\u00e7\u00e3o. Explica o que distingue resposta de autonomia operacional, discute aplica\u00e7\u00f5es em estudo e pesquisa e prop\u00f5e crit\u00e9rios para delega\u00e7\u00e3o respons\u00e1vel. Mostra que a utilidade desses sistemas depende de contexto verific\u00e1vel, permiss\u00f5es limitadas e revis\u00e3o humana, sobretudo quando a intelig\u00eancia artificial passa a participar de decis\u00f5es e tarefas fora da janela de conversa.<\/p>\n

Introdu\u00e7\u00e3o<\/h2>\n

H\u00e1 uma mudan\u00e7a silenciosa em curso na maneira como interagimos com a intelig\u00eancia artificial. Durante os primeiros anos de populariza\u00e7\u00e3o 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 dispon\u00edvel, por vezes brilhante, por vezes impreciso, mas sempre dependente de uma nova solicita\u00e7\u00e3o para continuar.<\/p>\n

Agora, come\u00e7am a ganhar espa\u00e7o sistemas capazes de lembrar contexto, consultar arquivos, acionar ferramentas, acompanhar tarefas e voltar a agir em momentos definidos. OpenClaw e Hermes s\u00e3o exemplos vis\u00edveis desse deslocamento. Eles ajudam a compreender por que a express\u00e3o agentes de intelig\u00eancia artificial se tornou t\u00e3o frequente. A quest\u00e3o relevante para a universidade n\u00e3o \u00e9 se essas plataformas s\u00e3o uma novidade passageira, mas quais pr\u00e1ticas de estudo, pesquisa e gest\u00e3o do trabalho elas podem reorganizar, e sob quais limites.<\/p>\n

Do chat que responde ao agente que acompanha<\/h2>\n

Um chatbot generativo produz respostas a partir de uma solicita\u00e7\u00e3o. Um agente, em sentido mais robusto, combina essa capacidade com mem\u00f3ria, planejamento, uso de ferramentas e alguma autonomia para perseguir uma meta. A diferen\u00e7a parece t\u00e9cnica, mas tem consequ\u00eancias pr\u00e1ticas. Em vez de apenas explicar como organizar uma revis\u00e3o de literatura, um agente pode ajudar a manter a lista de leituras, lembrar pend\u00eancias, preparar rascunhos de fichamento e sinalizar quando uma etapa precisa da avalia\u00e7\u00e3o do pesquisador.<\/p>\n

Isso n\u00e3o significa que todo sistema que usa um modelo de linguagem seja de fato um agente. A linguagem fluente n\u00e3o basta. Estudos recentes distinguem a gera\u00e7\u00e3o de conte\u00fado da capacidade de delega\u00e7\u00e3o, busca orientada por objetivo, planejamento, a\u00e7\u00e3o e revis\u00e3o ao longo do tempo (Liu et al., 2026). A distin\u00e7\u00e3o protege contra duas ilus\u00f5es recorrentes: chamar de autonomia aquilo que ainda \u00e9 apenas uma conversa bem conduzida e imaginar que uma sequ\u00eancia autom\u00e1tica de a\u00e7\u00f5es dispensa supervis\u00e3o.<\/p>\n

Tamb\u00e9m \u00e9 \u00fatil separar autonomia de independ\u00eancia intelectual. Um agente pode executar etapas sem interven\u00e7\u00e3o cont\u00ednua, mas n\u00e3o compreende por si s\u00f3 o valor cient\u00edfico de uma hip\u00f3tese, a adequa\u00e7\u00e3o \u00e9tica de um banco de dados ou a sufici\u00eancia de uma evid\u00eancia. Sua aparente continuidade nasce de uma arquitetura que re\u00fane modelo, mem\u00f3ria, ferramentas e regras de execu\u00e7\u00e3o. Park et al. (2023) mostraram como registros de experi\u00eancias, recupera\u00e7\u00e3o de mem\u00f3rias e reflex\u00e3o podem produzir comportamentos mais coerentes em sistemas generativos. Essa arquitetura explica parte do fasc\u00ednio atual, mas n\u00e3o transforma o sistema em autor respons\u00e1vel.<\/p>\n

OpenClaw e Hermes como retratos do momento atual<\/h2>\n

OpenClaw e Hermes ajudam a visualizar essa nova camada tecnol\u00f3gica porque organizam componentes que antes apareciam de modo disperso. Em lugar de uma \u00fanica janela de conversa, o usu\u00e1rio passa a trabalhar com canais de mensagens, arquivos, tarefas, rotinas programadas, integra\u00e7\u00f5es e instru\u00e7\u00f5es reutiliz\u00e1veis. A intelig\u00eancia artificial deixa de estar confinada ao momento da pergunta e passa a participar do fluxo de trabalho.<\/p>\n

No caso do OpenClaw, a ideia central \u00e9 aproximar o agente dos ambientes em que a pessoa j\u00e1 se comunica e organiza atividades. No Hermes, ganha destaque a possibilidade de reaproveitar experi\u00eancias de execu\u00e7\u00e3o em habilidades que orientam tarefas futuras. Mais importante que uma compara\u00e7\u00e3o de marcas \u00e9 o princ\u00edpio comum: um modelo de linguagem ganha capacidade operacional quando recebe contexto persistente e acesso controlado a meios de a\u00e7\u00e3o. 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 a\u00e7\u00f5es ser\u00e3o revisadas.<\/p>\n

A literatura sobre sistemas multiagentes oferece uma moldura \u00fatil para esse cen\u00e1rio. Allmendinger et al. (2026) descrevem uma transi\u00e7\u00e3o de fluxos r\u00edgidos 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 organiza\u00e7\u00e3o de refer\u00eancias, a prepara\u00e7\u00e3o de agendas ou a triagem inicial de documentos. Mas coordena\u00e7\u00e3o n\u00e3o \u00e9 sin\u00f4nimo de acerto. Quanto maior o n\u00famero de ferramentas e permiss\u00f5es, maior tamb\u00e9m a necessidade de governan\u00e7a.<\/p>\n

O que pode mudar na pesquisa e na aprendizagem<\/h2>\n

Na vida acad\u00eamica, os usos mais promissores n\u00e3o s\u00e3o necessariamente os mais espetaculares. Um agente pode transformar uma lista desordenada de leituras em um plano de estudo, sugerir perguntas para um semin\u00e1rio, comparar vers\u00f5es de um projeto, preparar uma pauta de orienta\u00e7\u00e3o ou recordar prazos que o pesquisador j\u00e1 definiu. Tamb\u00e9m pode apoiar a organiza\u00e7\u00e3o da pesquisa ao reunir notas, apontar lacunas em uma matriz de evid\u00eancias e separar tarefas que exigem leitura humana daquelas que s\u00e3o apenas administrativas.<\/p>\n

Esse apoio se torna mais confi\u00e1vel quando o agente trabalha sobre fontes delimitadas. Em assistentes educacionais, abordagens de gera\u00e7\u00e3o aumentada por recupera\u00e7\u00e3o permitiram respostas mais adapt\u00e1veis e ligadas aos materiais do curso do que os sistemas baseados somente em inten\u00e7\u00f5es previamente programadas (Alsafari et al., 2024). A li\u00e7\u00e3o \u00e9 direta: a qualidade n\u00e3o depende apenas da eloqu\u00eancia do modelo, mas da proced\u00eancia do contexto que ele recebe. Para uma disserta\u00e7\u00e3o, por exemplo, \u00e9 mais valioso um agente que explicita os documentos consultados do que outro que oferece uma s\u00edntese elegante, por\u00e9m sem rastreabilidade.<\/p>\n

H\u00e1 ainda uma oportunidade pedag\u00f3gica menos discutida. A delega\u00e7\u00e3o pode tornar vis\u00edveis as etapas de um trabalho intelectual que frequentemente permanecem impl\u00edcitas. Ao instruir um agente a localizar refer\u00eancias, organizar argumentos ou preparar um cronograma, o estudante precisa definir crit\u00e9rios, produtos esperados e limites. Se fizer isso com rigor, aprende a descrever um problema. Se n\u00e3o fizer, recebe a devolu\u00e7\u00e3o de um sistema que amplia a confus\u00e3o inicial. Saber delegar pode se tornar uma compet\u00eancia acad\u00eamica pr\u00f3xima de saber formular uma boa pergunta de pesquisa.<\/p>\n

Por outro lado, a comodidade pode favorecer terceiriza\u00e7\u00e3o indevida. Quando um agente acompanha m\u00faltiplas tarefas, a sensa\u00e7\u00e3o de progresso pode aparecer antes da compreens\u00e3o. A literatura sobre intelig\u00eancia artificial agentiva em educa\u00e7\u00e3o alerta para quest\u00f5es de equidade, transpar\u00eancia, motiva\u00e7\u00e3o e depend\u00eancia cognitiva, especialmente quando o sistema passa de resposta reativa para acompanhamento cont\u00ednuo (Kostopoulos et al., 2025). O ganho de efici\u00eancia s\u00f3 \u00e9 educacionalmente relevante se preservar a participa\u00e7\u00e3o intelectual de quem aprende.<\/p>\n

Autonomia n\u00e3o equivale a autoridade<\/h2>\n

O ponto mais delicado dessa transforma\u00e7\u00e3o \u00e9 que agentes podem agir, n\u00e3o 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 sens\u00edveis pode produzir consequ\u00eancias mais dif\u00edceis de desfazer. Por isso, permiss\u00e3o \u00e9 uma decis\u00e3o pedag\u00f3gica e \u00e9tica, n\u00e3o um detalhe de configura\u00e7\u00e3o.<\/p>\n

O princ\u00edpio do menor privil\u00e9gio oferece um bom ponto de partida. Um agente deve receber somente os acessos necess\u00e1rios para cumprir uma tarefa espec\u00edfica. Deve haver distin\u00e7\u00e3o clara entre ler, propor, executar e publicar. Em uma pesquisa, ele pode organizar refer\u00eancias e elaborar um rascunho de e-mail, mas o envio, a interpreta\u00e7\u00e3o de resultados e a decis\u00e3o metodol\u00f3gica permanecem sob controle do pesquisador. A revis\u00e3o humana precisa entrar antes dos pontos de maior impacto, n\u00e3o apenas depois que o dano se torna vis\u00edvel.<\/p>\n

Tamb\u00e9m \u00e9 preciso resistir \u00e0 tend\u00eancia de atribuir compreens\u00e3o profunda a textos convincentes. Bender et al. (2021) chamaram aten\u00e7\u00e3o para riscos associados a modelos de linguagem de grande escala, entre eles a reprodu\u00e7\u00e3o de vieses, a opacidade de dados e a falsa impress\u00e3o de entendimento. Quando o modelo \u00e9 inserido em um agente com mem\u00f3ria e ferramentas, esses limites n\u00e3o desaparecem. Ao contr\u00e1rio, tornam-se mais relevantes, porque uma resposta inadequada pode alimentar uma sequ\u00eancia de a\u00e7\u00f5es aparentemente coerentes.<\/p>\n

A boa pr\u00e1tica, portanto, n\u00e3o \u00e9 escolher entre entusiasmo e recusa. \u00c9 construir pontos de controle: fontes que possam ser verificadas, registros de decis\u00f5es, limites de acesso, confirma\u00e7\u00e3o para a\u00e7\u00f5es externas e revis\u00f5es proporcionais ao risco. Um agente pode economizar tempo na prepara\u00e7\u00e3o de um projeto, mas n\u00e3o deve encurtar o caminho da evid\u00eancia \u00e0 conclus\u00e3o. O pesquisador continua respons\u00e1vel por perguntar de onde veio uma informa\u00e7\u00e3o, o que foi omitido e quais interesses podem estar embutidos em uma recomenda\u00e7\u00e3o.<\/p>\n

Considera\u00e7\u00f5es finais<\/h2>\n

OpenClaw e Hermes representam mais do que novos aplicativos de intelig\u00eancia artificial. Eles tornam concreta a passagem de sistemas que respondem para sistemas que acompanham processos, guardam contexto e participam de a\u00e7\u00f5es. Para estudantes e pesquisadores, isso pode reduzir a fric\u00e7\u00e3o de tarefas repetitivas e liberar aten\u00e7\u00e3o para leitura, an\u00e1lise, discuss\u00e3o e escrita. O valor dessa mudan\u00e7a, contudo, n\u00e3o ser\u00e1 medido pelo n\u00famero de tarefas automatizadas, mas pela qualidade do trabalho intelectual que ela ajuda a sustentar.<\/p>\n

Permanece uma responsabilidade que nenhuma arquitetura transfere. Um agente pode ampliar a mem\u00f3ria operacional, organizar rotinas e oferecer primeiros rascunhos, mas n\u00e3o substitui o ju\u00edzo sobre evid\u00eancia, relev\u00e2ncia e consequ\u00eancia. A universidade n\u00e3o precisa escolher entre ignorar esses sistemas ou aceit\u00e1-los sem crit\u00e9rios. Precisa aprender a us\u00e1-los com escopo, transpar\u00eancia e revis\u00e3o. A pergunta decisiva n\u00e3o \u00e9 se OpenClaw e Hermes poder\u00e3o fazer mais por n\u00f3s, mas se saberemos delegar sem deixar de pensar.<\/p>\n

Fontes<\/h2>\n

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.
\nDOI: https:\/\/doi.org\/10.1080\/10494820.2026.2672562<\/a>
\nDispon\u00edvel em: https:\/\/doi.org\/10.1080\/10494820.2026.2672562<\/a>
\nComent\u00e1rio: Revis\u00e3o recente sobre agentes generativos em educa\u00e7\u00e3o. Ajuda a distinguir gera\u00e7\u00e3o de texto de capacidades como planejamento, mem\u00f3ria, ferramentas e autonomia. Sustenta a discuss\u00e3o sobre usos acad\u00eamicos e lacunas de governan\u00e7a.<\/em><\/p>\n

2. Allmendinger S, Bonenberger L, Endres K, Fetzer D, Gimpel H, K\u00fchl N. Multi-agent AI. Electronic Markets. 2026;36:18.
\nDOI: https:\/\/doi.org\/10.1007\/s12525-025-00862-z<\/a>
\nDispon\u00edvel em: https:\/\/doi.org\/10.1007\/s12525-025-00862-z<\/a>
\nComent\u00e1rio: Prop\u00f5e uma estrutura para analisar sistemas de m\u00faltiplos agentes. Discute percep\u00e7\u00e3o, a\u00e7\u00e3o, orquestra\u00e7\u00e3o e integra\u00e7\u00e3o em fluxos de trabalho. Fundamenta a leitura de OpenClaw e Hermes como infraestruturas, e n\u00e3o apenas interfaces conversacionais.<\/em><\/p>\n

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.
\nDOI: https:\/\/doi.org\/10.1145\/3586183.3606763<\/a>
\nDispon\u00edvel em: https:\/\/doi.org\/10.1145\/3586183.3606763<\/a>
\nComent\u00e1rio: Descreve uma arquitetura que combina mem\u00f3ria, reflex\u00e3o e planejamento para orientar comportamentos gerados por modelos de linguagem. \u00c9 refer\u00eancia importante para entender por que agentes parecem manter continuidade. Tamb\u00e9m permite discutir os limites entre coer\u00eancia operacional e compreens\u00e3o humana.<\/em><\/p>\n

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.
\nDOI: https:\/\/doi.org\/10.1109\/ACCESS.2025.3620473<\/a>
\nDispon\u00edvel em: https:\/\/doi.org\/10.1109\/ACCESS.2025.3620473<\/a>
\nComent\u00e1rio: Apresenta uma s\u00edntese sobre intelig\u00eancia artificial agentiva na educa\u00e7\u00e3o. Examina benef\u00edcios, riscos e requisitos de integra\u00e7\u00e3o pedag\u00f3gica. Sustenta a necessidade de preservar autonomia do estudante, transpar\u00eancia e supervis\u00e3o humana.<\/em><\/p>\n

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.
\nDOI: https:\/\/doi.org\/10.1145\/3442188.3445922<\/a>
\nDispon\u00edvel em: https:\/\/doi.org\/10.1145\/3442188.3445922<\/a>
\nComent\u00e1rio: Discute riscos sociais, ambientais e epist\u00eamicos dos grandes modelos de linguagem. Sua advert\u00eancia sobre apar\u00eancia de entendimento permanece relevante quando o modelo recebe ferramentas para agir. Fundamenta a defesa de limites de acesso, valida\u00e7\u00e3o e responsabilidade humana.<\/em><\/p>\n

Pontos para Recordar<\/h2>\n
    \n
  1. Um agente combina gera\u00e7\u00e3o de linguagem com mem\u00f3ria, ferramentas, planejamento e a\u00e7\u00e3o orientada por objetivos.<\/li>\n
  2. OpenClaw e Hermes exemplificam a mudan\u00e7a de uma conversa isolada para fluxos de trabalho persistentes.<\/li>\n
  3. A qualidade de um agente depende tanto do contexto e das fontes quanto da qualidade do modelo de linguagem.<\/li>\n
  4. Delegar tarefas a agentes exige escopo claro, produtos esperados e crit\u00e9rios de revis\u00e3o.<\/li>\n
  5. Autonomia operacional n\u00e3o concede autoridade cient\u00edfica, \u00e9tica ou administrativa ao sistema.<\/li>\n
  6. O princ\u00edpio do menor privil\u00e9gio reduz riscos ao limitar os acessos concedidos a cada tarefa.<\/li>\n
  7. A revis\u00e3o humana \u00e9 indispens\u00e1vel nos pontos em que uma resposta ou a\u00e7\u00e3o pode gerar consequ\u00eancias relevantes.<\/li>\n<\/ol>\n
    \n

    Declara\u00e7\u00e3o de uso de Intelig\u00eancia Artificial Generativa<\/strong><\/span>
    \nEste texto foi produzido com o aux\u00edlio de Codex, desenvolvida pela OpenAI, utilizado como ferramenta de apoio nas fases de brainstorming, de estrutura\u00e7\u00e3o do conte\u00fado e de produ\u00e7\u00e3o do texto. As imagens foram produzidas com aux\u00edlio do ChatGPT da OpenAI. A responsabilidade pela vers\u00e3o final e precis\u00e3o das informa\u00e7\u00f5es, pelo pensamento cr\u00edtico, pela sele\u00e7\u00e3o das fontes e pelo conte\u00fado publicado \u00e9 integralmente do autor.<\/span><\/p>\n

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