Como construir um agente de IA do zero com OpenClaw
Fala, comunidade tech!
Na sexta passada, eu chamei o Diogines Augusto aqui na DIO para a gente construir agentes de IA do zero, ao vivo, na prática. E antes de qualquer coisa, deixa eu te explicar por que esse tema está urgente.
O Satya Nadella foi claro em conferência: entre 20% e 30% dos códigos dentro dos repositórios da Microsoft já estão sendo escritos por software. Agentes de IA já estão assumindo tarefas que antes exigiam equipes inteiras. Quem não souber construir e trabalhar com esses sistemas vai ficar de fora das vagas que estão sendo abertas agora.
Chatbot e agente de IA não são a mesma coisa
Essa é a primeira confusão que a gente desfez na live. Chatbot é reativo: você pergunta, ele responde com base no que foi treinado. Agente tem autonomia. Se você pede para um agente pesquisar o preço de uma ação e te enviar um e-mail com o resultado, ele sabe que precisa ir na internet, capturar o dado, abrir um serviço de e-mail e executar o envio. Ele orquestra tarefas. É uma diferença fundamental.
Se você quer se posicionar no mercado de tecnologia nos próximos anos, você precisa entender como construir esse tipo de sistema.
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Como o OpenClaw entra nessa história
A ferramenta que a gente usou para orquestrar tudo foi o OpenClaw. Ele é open-source e resolve um problema real: conectar diferentes modelos e ferramentas sem precisar construir essa integração do zero.
O que o Diogines deixou claro na live é que o OpenClaw não substitui os modelos de linguagem, como o Codex ou o Claude Code, que são melhores em programação. O papel dele é outro: gerenciar o fluxo, fazer as integrações, decidir qual ferramenta chamar em cada etapa. Se você quer integrar o agente com o WhatsApp, por exemplo, o OpenClaw facilita esse caminho. Ele é o orquestrador. O cérebro da operação fica na API.
Para o ambiente de execução, a gente usou Node.js na versão 20 e a API da OpenAI para o modelo de linguagem. A máquina não precisa ser potente: o orquestrador é leve. O que consome recursos é rodar um LLM localmente, o que não é necessário quando você usa API.
O que você constrói quando aprende isso
Você sai com um agente funcional e, mais importante, com o raciocínio de como montar qualquer outro. Entende onde fica o prompt, como o agente decide qual ferramenta usar, como tratar erros e como integrar com serviços externos. É o tipo de projeto que vai direto no portfólio e que recrutador reconhece como experiência prática real.
Esse é exatamente o nível de conteúdo que você acessa no DIO PRO Vitalício. A GFT, a Avanade e a NTT DATA estão patrocinando bolsas de estudo para que você tenha acesso a bootcamps ilimitados e +2.150 cursos, projetos e formações em inteligência artificial, agentes de IA, back-end, cloud, DevOps e muito mais, com acesso para sempre.
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