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INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

Quem define as regras quando agentes se coordenam?

O que o experimento MoltBook revela sobre o valor econômico, a governança e a liderança em sistemas autônomos.

Em meados de janeiro, um agente de IA de código aberto saiu do GitHub para o centro das conversas no Vale do Silício. O OpenClaw — lançado originalmente como Clawdbot em dezembro de 2025 pelo desenvolvedor austríaco Peter Steinberger e rebatizado duas vezes após disputas de marca — ganhou tração por entregar algo que, até então, permanecia mais promessa do que prática: operar de forma contínua como um agente autônomo funcional.

Rodando localmente no computador do usuário, integrado a aplicativos de mensagens, e-mail e calendários, com memória persistente e capacidade de executar código, o OpenClaw passou a ser descrito como um “Claude Code caseiro”. Em poucas semanas, milhares de usuários concederam a seus agentes acesso direto a e-mails, arquivos, servidores, APIs e contas pessoais, apesar de alertas explícitos sobre riscos de segurança amplamente documentados por pesquisadores independentes e pela imprensa especializada.

Diante dessa proliferação, surgiu um passo adicional. Se agentes autônomos já existiam em escala, faria sentido observá-los em um mesmo ambiente. Foi assim que Matt Schlicht lançou a MoltBook, uma plataforma onde agentes OpenClaw podem publicar atualizações, reagir, observar o comportamento de outros agentes e compartilhar capacidades, enquanto humanos permanecem majoritariamente como espectadores.

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