Você está usando IA do jeito errado

O próximo salto é dar a ela contexto, ferramentas e memória

Você abre o ChatGPT, escreve um prompt, recebe uma resposta e fecha a aba. Parece que está usando IA. Mas, na prática, você apenas trocou a caixa de busca por uma caixa de conversa.

Nos últimos meses, montei um sistema em que a IA não apenas responde: ela encontra o que precisa e executa o trabalho. Na edição de hoje da Newsletter do Moa, vou abrir essa arquitetura em detalhes para você copiar.

Meu setup de IA não está no meu computador

Semana passada, eu estava conversando com meu amigo Henrique Bastos sobre como tenho usado inteligência artificial no meu dia a dia.

Em algum momento, contei que uso o 1Password para guardar as credenciais de que minhas ferramentas de IA precisam. A ideia é simples: em vez de colocar uma chave de API dentro de um projeto ou entregar a chave para a IA, eu guardo tudo no 1Password e peço à IA para acessar aquela credencial somente no momento em que precisa usá-la.

O Henrique ficou interessado. Comentou que esse também era um problema para ele e gostou da solução. Então, me pediu para compartilhar em mais detalhes como estou usando IA, buscando outros insights como esse.

Quando comecei a organizar as ideias, percebi que o que eu construí nos últimos meses foi uma forma estruturada de usar IA. Eu não a uso mais apenas como uma aplicação que abro no computador quando preciso de ajuda. Ela virou uma camada operacional da minha vida e do meu trabalho.

Neste momento, por exemplo, estou falando com a IA pelo celular. Estou usando a minha voz para interagir com ela e elaborar este texto. Não estou com o notebook aberto, não digitei nada, não abri um terminal, não procurei arquivos e não fiz nada “manualmente”. Apenas expliquei o que queria.

Essa simplicidade só é possível porque, por trás dessa conversa, existe uma infraestrutura capaz de acessar meus projetos, consultar documentação, recuperar contexto e transformar o que estou dizendo em trabalho. Nos próximos parágrafos, vou te apresentar essa estrutura detalhadamente.

O lugar do trabalho migrou

Vamos começar pelo começo. A base do meu setup é um pequeno servidor que fica ligado na tomada 24/7, lá no meu escritório. Ele roda num Lenovo ThinkCentre usado, que paguei menos de mil reais na OLX. O batizei de Olimpo, e é nele que vive boa parte do meu ambiente de IA.

Meu notebook e meu celular funcionam como pontos de acesso. Posso começar uma tarefa no computador, fechar a tampa e continuar depois pelo celular. Os processos não dependem de uma janela aberta no meu Mac. Eles não rodam mais na minha máquina, mas sim num servidor, independentemente de onde eu estiver.

Essa liberdade é o que permite usar um celular como uma interface real de trabalho. O telefone não precisa guardar meus projetos, executar ferramentas ou ter grande capacidade de processamento. Ele precisa apenas me conectar a um ambiente que já possui tudo isso.

Eu praticamente não digito mais

Eu ainda uso o notebook, claro. Prefiro mil vezes trabalhar por ele do que pelo celular. Sem contar que existem ainda algumas poucas atividades em que a IA precisa controlar aplicativos ou até mesmo o browser, e na minha máquina fica mais fácil.

Mas, confesso que a maior parte do meu trabalho hoje acontece pela voz. Enquanto caminho, estou no carro ou longe da mesa, posso explicar um problema, desenvolver uma ideia ou pedir uma análise. Falar permite transmitir muito mais contexto do que eu provavelmente escreveria num prompt.

O ponto mais importante é que eu não preciso ditar comandos. Eu não preciso dizer para a IA entrar em determinado diretório, abrir três arquivos, executar uma busca e consultar uma API. Posso falar no nível da minha intenção: “Quero entender como está a operação comercial”; “Procura aquela conversa que tive com uma pessoa”; “Transforma esta ideia num texto”; “Avalie esse problema levando em conta o que já decidimos”.

A IA traduz essa intenção em ações menores. Por isso, a voz não é apenas uma forma conveniente de escrever prompts. Ela funciona como uma linguagem operacional. Eu falo sobre o problema; o sistema lida com arquivos, comandos, bases de dados e serviços.

Isso também depende da qualidade dos modelos que uso. Hoje só trabalho usando modelos avançados da OpenAI, como o Sol (ainda quero testar o Astra).

O Codex é meu motor de trabalho

Quando falo que uso o notebook ou o celular para trabalhar, a interface que aparece para mim é o aplicativo do ChatGPT. Tenho o aplicativo instalado nos dois dispositivos e, dentro deles, configurei uma conexão SSH. O motor de trabalho é o Codex.

Quando começo uma conversa, existe por trás dela uma instância do Codex operando dentro do servidor. É o Codex que acessa meus projetos, lê arquivos, executa comandos, chama outras ferramentas e realiza o trabalho que pedi. O aplicativo do ChatGPT é a interface que me leva até esse ambiente.

Dentro do Olimpo existe um ambiente que chamo de Devbox. Ele é minha estação remota de desenvolvimento e de trabalho com IA. É ali que ficam os agentes, as ferramentas de linha de comando e os projetos que uso com mais frequência. Uso o Tailscale como ferramenta de VPN para poder acessar esse ambiente sem expor o servidor diretamente na internet.

Em termos simples: o ChatGPT é a interface, o Codex é o agente, o Sol é o modelo, o Devbox é o ambiente de execução e o Olimpo é a máquina física onde tudo isso vive.
Cada capacidade tem seu próprio ambiente
O Olimpo não é um servidor com tudo instalado junto. Uso o Proxmox para separar as funções em containers. Existe um ambiente para desenvolvimento, outro para WhatsApp, outro para Discord, outro para monitoramento e outros para tarefas específicas.

Um container roda o WAHA, que conecta minhas contas de WhatsApp. Outro roda o Discord Manager, que guarda o histórico do servidor do Tintim e o disponibiliza para a IA. Há duas instâncias do Hermes, um agente pessoal que pode funcionar pelo Telegram. Uma é minha; a outra é da minha esposa, com ferramentas e permissões diferentes. Também existem containers para automações, monitoramento, mídia e downloads.

Essa separação me permite adicionar capacidades sem transformar o servidor inteiro. Quando surge uma necessidade, posso criar uma peça especializada e ensinar os agentes a usá-la.

Se um serviço falha, o restante não precisa parar. Se preciso atualizar uma ferramenta, consigo trabalhar naquele ambiente específico. E cada agente acessa apenas aquilo que faz sentido para sua função.

Os projetos explicam o trabalho a ser feito

Dar acesso a arquivos e ferramentas não é suficiente. Para trabalhar bem, a IA precisa entender o contexto de cada projeto. Precisa saber o que está sendo construído, quais decisões já foram tomadas, quais regras deve seguir e o que não pode fazer. Por isso, tenho um repositório GitHub para cada projeto.

No projeto onde controlo minhas finanças, por exemplo, existem regras de segurança, conciliação e revisão. No projeto em que gerencio meu canal do YouTube, existem critérios editoriais e processos para preparar vídeos. Num projeto de inteligência comercial que estou criando para o Tintim, existem perguntas, fontes, hipóteses e evidências. No próprio projeto do Olimpo está documentado como cada serviço foi instalado e como deve ser operado.

As skills globais entram como uma extensão disso. Elas estão disponíveis para todos os projetos e facilitam a interação deles com o mundo externo. Tenho skills para consultar o Notion, acessar o Google Workspace, buscar conversas no WhatsApp, ler o Discord, consultar bases de dados, transcrever áudios e trabalhar com vários outros serviços.

Elas também definem limites. Algumas ferramentas são deliberadamente somente leitura. A IA consegue consultar e analisar, mas a própria ferramenta não oferece operações para modificar os dados.

Essa organização reduz a quantidade de instruções que preciso dar em cada conversa. Em vez de explicar novamente como um processo funciona, eu mantenho esse conhecimento junto do sistema. Quando eu falo, o projeto e as skills completam o contexto que não foi dito.

A memória atravessa as conversas

Ainda existe outro tipo de contexto que não pertence a um projeto específico. Quem sou eu? O que está acontecendo na empresa? Quais decisões tomei? Que tensões continuam abertas? Quando mencionei determinado assunto pela última vez?

Uso dois sistemas principais para isso. O Second Brain é meu vault no Obsidian. Nele guardo acontecimentos, ideias, pessoas, reuniões e materiais da minha vida e do meu trabalho. O Mirror Mind cuida da continuidade da relação com os agentes. Ele também mantém minha identidade, minhas jornadas, decisões, padrões e diferentes formas de olhar para um problema.

Os projetos explicam como o trabalho deve ser feito. O Second Brain guarda o que aconteceu. O Mirror ajuda a IA a entender de que trajetória aquela conversa faz parte.

Isso permite que eu fale de uma forma muito mais natural. Posso dizer “aquela conversa com o Henrique”, “o problema da semana passada” ou “continua a tese que estávamos construindo”. A IA sabe do que eu estou falando porque tem contexto.
Usar os sistemas sem entregar as chaves

Eu uso IA somente no modo YOLO. Não vejo sentido se não for pra ser assim. Mas, como diria Uncle Ben: “Com grandes poderes, vêm grandes responsabilidades”. Por isso, eu tenho um cuidado extra relacionado à segurança das senhas e chaves de que os agentes precisam para usar todos esses serviços.

Para consultar uma API, acessar uma base de dados ou operar um serviço, geralmente é necessário algum tipo de credencial. A solução mais simples seria colocar essas chaves em arquivos de configuração dentro dos projetos. Eu não faço isso.

O que faço é usar o 1Password como fonte de verdade para os segredos. A skill sabe qual credencial precisa, onde ela está e em qual variável deve ser injetada. Quando a ferramenta é executada, o 1Password fornece o segredo apenas para aquele processo. A IA não recebe o valor da credencial. A chave não precisa aparecer no prompt, no código, no histórico do terminal ou no repositório.

No Discord Manager, por exemplo, o token sai do 1Password, atravessa uma conexão SSH e é armazenado como uma credencial criptografada do systemd dentro do container. O valor não fica num .env.

Processos 100% autônomos e confiáveis

A beleza de se ter um setup desse é que ele é 100% moldável pela própria IA. Isso significa poder ter diversos sistemas e rotinas rodando de forma autônoma, sem que eu precise interagir ativamente. O próprio setup, inclusive, foi criado quase que 100% pela IA.

No setup, eu tenho várias rotinas automatizadas. Há rotinas que sincronizam projetos, fazem backup, importam anotações de reuniões, atualizam meu Second Brain ou cuidam de tarefas no servidor.

Mas como saber se essas rotinas estão funcionando corretamente? Simples. Quando uma automação funciona normalmente, eu não preciso ficar sabendo de nada. Agora, quando falha, recebo uma mensagem pelo Telegram. Se um processo parar de enviar seu sinal periódico de saúde, o monitor detecta. Se um serviço cair, recebo um alerta. Se algo der errado, existem logs para investigar.

Uso o Uptime Kuma para monitorar serviços e receber heartbeats das automações. Os processos deixam logs, usam locks para evitar execuções sobrepostas e são executados por timers do systemd.

O que existe por trás das conversas

Até aqui, expliquei os princípios por trás da arquitetura. Para tornar isso mais concreto, esta é uma fotografia do que existe hoje no meu setup. Não é uma recomendação para que todo mundo instale as mesmas coisas. É apenas o sistema que foi surgindo conforme minhas necessidades apareceram. Estou te mostrando para te alimentar de referências.

Os ambientes

Tecnicamente, a maior parte desses ambientes é composta por containers LXC, embora no dia a dia eu pense neles como pequenas máquinas separadas.

Olimpo: é o servidor físico. Roda Proxmox, compartilha os discos pela rede, fornece acesso remoto pelo Tailscale e hospeda todos os outros ambientes.

Devbox: é a minha estação remota de trabalho. É onde o Codex opera, onde estão os projetos e onde ficam instaladas as principais ferramentas usadas pelos agentes.

WAHA: conecta minhas contas pessoal e Business do WhatsApp, permitindo que os agentes consultem minhas conversas.

Discord Manager: mantém uma cópia local do histórico do Discord da Tintim e oferece ferramentas para pesquisar mensagens, acompanhar menções, criar bookmarks e responder conversas.

Automações: executa pequenas rotinas recorrentes, como backups e integrações entre os serviços.

Uptime Kuma: monitora a disponibilidade dos serviços e os sinais periódicos enviados pelas automações. Quando alguma coisa para de funcionar, ele dispara um alerta.

Jellyfin: organiza e reproduz minha biblioteca de filmes e séries. Também possui as ferramentas usadas para baixar e sincronizar legendas.

qBittorrent e Jackett: cuidam da busca e do download de filmes e séries, salvando os arquivos diretamente na biblioteca usada pelo Jellyfin.

As skills globais

As skills ensinam o Codex a usar cada serviço. Elas descrevem qual ferramenta deve ser chamada, como a autenticação funciona, quais operações são permitidas e como o resultado deve ser interpretado.

1Password: localiza e injeta credenciais nos processos sem expor seus valores para a IA ou salvá-los nos projetos.

Apify: executa e administra Actors de coleta e processamento de dados na nuvem.
Asaas: consulta clientes, cobranças, assinaturas, pagamentos, saldo e outras informações financeiras. A skill é somente leitura.

Discord Manager: permite pesquisar o histórico do Discord da Tintim, acompanhar mensagens e menções, organizar bookmarks e enviar respostas.

Firecrawl: pesquisa e extrai informações da web. Dependendo da tarefa, pode buscar páginas, navegar por sites, interagir com interfaces, coletar dados estruturados ou produzir pesquisas mais extensas.

GitHub: permite trabalhar com repositórios, issues, pull requests, Actions e releases.
Google Workspace: acessa Drive, Docs, Sheets, Gmail, Calendar, Meet e outros serviços do Google.

Kommo: recupera e resume o histórico de conversas dos leads no CRM da Tintim. É somente leitura.

Make: consulta cenários, execuções, webhooks, conexões e outros recursos da nossa conta do Make.

Notion: pesquisa, lê e edita páginas e bases do Notion.
WhatsApp: pesquisa conversas, mensagens, contatos e grupos nas minhas contas pessoal e Business.

Além dessas, cada projeto pode ter suas próprias skills. O projeto do Olimpo, por exemplo, possui uma skill que coordena Jackett, qBittorrent, Jellyfin e as ferramentas de legenda parabaixar um filme ou episódio inteiro a partir de um pedido em linguagem natural.

Os projetos

Os projetos guardam tanto o trabalho quanto o contexto necessário para realizá-lo. Estes são os principais repositórios que existem hoje na minha Devbox:

Olimpo: documenta e versiona a infraestrutura do meu servidor, seus serviços, instalações, automações e decisões operacionais.

Second Brain: é meu vault pessoal no Obsidian, onde guardo acontecimentos, reuniões, pessoas, ideias e materiais da minha vida e do meu trabalho.

Mirror Mind: é o sistema de memória e identidade que mantém continuidade entre minhas conversas, decisões e jornadas.

Canal do Moa: reúne os processos editoriais e as automações usadas para preparar vídeos, criar leads, selecionar recomendações e conectar o canal à newsletter.
Newsletter do Moa: contém as skills e os agentes usados no processo semanal de produção da newsletter.

Financeiro: é meu controle financeiro pessoal, construído sobre Beancount.
Inteligência Comercial: reúne fontes, evidências e investigações sobre a máquina comercial da Tintim, da aquisição do lead até a venda.

Product Management: é o segundo cérebro de produto da Tintim, com pesquisas, dados, decisões e conhecimento sobre clientes e produto.

Essa lista mostra que acessar meus projetos não significa apenas programar. A IA transita entre infraestrutura, finanças, produto, conteúdo, memória pessoal e operação da empresa.
A IA como camada operacional

O que mais me interessa nessa arquitetura não é o servidor, o Proxmox ou qualquer ferramenta isolada. É a relação que o conjunto permite.

Eu expresso uma intenção. A IA encontra o contexto, escolhe uma capacidade, acessa os sistemas necessários e realiza o trabalho. Dependendo da tarefa, ela pode ler arquivos, consultar uma base, procurar uma conversa, recuperar uma reunião ou modificar um projeto. Meu notebook e meu celular são formas diferentes de entrar nessa camada. Na maior parte do tempo, eu entro falando.

Isso não elimina o trabalho. Eu ainda preciso formular bem os problemas, revisar decisões e assumir responsabilidade pelo que é feito. A diferença é que não preciso operar pessoalmente cada etapa intermediária.

A mudança mais importante não foi instalar uma IA mais inteligente. Foi construir um ambiente no qual ela consegue trabalhar de forma contínua, contextualizada e segura.