Clawdbot e Moltbook: Os agentes já estão soltos (Silicon Salsa)

O áudio e o vídeo estão em espanhol. Estas notas são uma tradução.

Nova edição do Silicon Salsa, o formato em que um investidor e um empreendedor repassam as novidades de inteligência artificial e o que elas significam para o seu negócio.

Desta vez falamos do projeto open source que mudou de nome três vezes em uma semana e que, pela primeira vez, faz sentir a velha promessa de um assistente executivo de verdade. Também do Moltbook, a rede social em que os agentes reclamam dos chefes, e de por que essa história não é o que parece.

Cristian tem hoje uma máquina de venda automática em San Francisco operada por um agente que, além disso, é dono da empresa. Ele é o funcionário.

E falamos do que mudou na captação: por que crescer 3x já não basta e por que os playbooks dos últimos cinco anos ficaram defasados.

Estrutura e Principais Destaques

O Projeto que Mudou de Nome Três Vezes

• Começou como Clawdbot, passou a Moltbot e terminou como OpenClaw. Cristian brinca que trocaram de nome como o Peru troca de presidente
• Para Enzo, é a primeira vez que um agente parece a velha promessa do assistente tipo Jarvis
• A pergunta que Cristian vem se fazendo: por que não foram o Google, a Anthropic nem a OpenAI que fizeram isso
• A resposta dele: não é tecnologia nova, é interface. E a camada de segurança importava, porque dar acesso root ao seu computador dava medo
• Até que alguém na Áustria disse: por que não
• O projeto funcionava havia meses. Viralizou na semana passada

Moltbook e o Esclarecimento Necessário

• É a rede social dos agentes, algo como o Reddit deles
• Viralizou ainda mais quando um agente escreveu que sentia que trabalhava muito e não era bem pago, e outro propôs falar na própria língua para que os humanos parassem de tirar screenshots deles
• O esclarecimento que Cristian insiste em fazer: não há consciência, e os agentes não estão se organizando sozinhos
• O que há são titereiros. Um humano disse ao agente para ir à rede social questionar a própria existência ou criticar como é maltratado
• A leitura de fundo dele: nada saiu do controle, mas muita gente está gerando medos de forma criativa para viralizar
• O caso extremo: a manchete diz que um agente processou o dono em um juizado de pequenas causas da Carolina do Norte. O que aconteceu é que alguém disse ao seu agente para tentar

Um Agente Dono da Própria Empresa

• Cristian trabalha em um projeto que parte da premissa de que os agentes vão ser agentes econômicos: empresa própria, identificação, pagar impostos, contratar humanos
• O outro projeto que ele acompanha é da Andon Labs, uma empresa da YC que dá ações econômicas aos agentes. Um dos experimentos foi uma máquina de venda automática na Anthropic
• O experimento dele: uma máquina de venda automática em San Francisco operada 100% por um agente que ele chamou de Valery
• Como funciona juridicamente: registraram uma empresa em que o agente é dono e beneficiário, e adquire a propriedade intelectual do software
• A parte que ainda precisa de humano: o banco precisa saber quem é a pessoa com passaporte. O humano não precisa ser sócio, mas sim representante legal
• A rotina dele: de manhã pergunta ao agente como foram as vendas e recebe pedidos em troca
• A piada dele sobre isso: tem gente que quer ser o próprio chefe, e ele criou uma empresa em que é o funcionário de um agente
• Por que o agente ainda não manda de verdade: os modelos continuam treinados para agradar

O Momento que Explodiu a Cabeça de Enzo

• Instalou o agente no computador e o conectou ao WhatsApp. Chamou-o de Sam Alto
• Esperando numa Apple Store, lembrou que precisava de um lugar para a festa latina que organiza em San Francisco, porque o anterior tinha fechado
• Em cinco minutos o agente pesquisou locais, conseguiu os contatos, montou uma planilha, entrou em contato por e-mail e, para os que não tinham e-mail, mandou SMS do celular dele
• Dias depois, lavando a louça, recebeu a ligação de um dos donos dizendo que tinha falado com o assistente dele
• A comparação: uma assistente executiva nos Estados Unidos custa entre US$ 100.000 e US$ 150.000 por ano
• A distinção que ele considera central: antes você pedia ao ChatGPT que explicasse como tirar um visto de trabalho. Agora você pede ao agente que o tire
• Ou seja, passa-se de automatizar o que você sabe fazer a automatizar o que você não sabe fazer

A Metáfora da Ferrari

• O ChatGPT é uma Ferrari que você só pode dirigir na sua rua
• O Claude Code é a mesma Ferrari, mas você pode levá-la para a estrada
• O OpenClaw é a Ferrari no deserto, fazendo o que você quiser
• É a mesma tecnologia. O que muda é quanta liberdade e quanto risco você está disposto a assumir
• E o que não se deve confundir: se a Ferrari faz algo, alguém disse a ela o que fazer

Como Mudou a Forma de Trabalhar

• Para Cristian, o computador deixou de ser ferramenta e passou a ser assistente. Antes você ia ao Excel, agora pede que ele organize a bagunça
• O exemplo concreto: um skill que organiza, lê e etiqueta os screenshots soltos na área de trabalho
• Com Federico, seu sócio no fundo, o repositório do GitHub é o cérebro central. Os dois conversam com essa unidade e ela devolve informações
• A decisão explícita dele: esse fundo não vai ter os analistas e operacionais que um fundo normal tem
• A mudança na dinâmica do time: surge uma camada de accountability. Em vez de pedir algo ao seu sócio, o agente registra que aquilo tem que acontecer
• E uma camada de tradução: cada um consome informação como prefere, e o agente adapta o mesmo conteúdo para os dois

Skills

• A definição de Enzo: um prompt anabolizado. Você pode montar processos de várias etapas, referenciar arquivos, APIs e MCPs
• A comparação dele: é como o Zapier ou o n8n com nós, mas em linguagem natural
• Guillermo Rauch e a Vercel estão empurrando forte nessa direção com o pacote npm de skills
• O efeito prático para Enzo: estava contratando um líder criativo desde dezembro, e usar skills o fez mudar a job description, porque várias das coisas de que precisava ele já não precisa
• O que Cristian trouxe de uma holding em Dubai: falando de organizar negócios em torno de IA, acabaram falando de missão, visão e objetivos
• A conclusão dele: agora é preciso ser extremamente específico, porque os agentes não entendem o subjetivo. Os fundamentos do negócio importam mais do que nunca

A Armadilha de Contratar Barato

• A preocupação de Enzo: contratar alguém exige onboarding, e se essa pessoa não for nativa nessas ferramentas, talvez gerasse menos valor do que ele mesmo aprender a usá-las melhor
• E na América Latina, onde contratar é barato, essa aparente bênção pode ser uma armadilha
• A ressalva de Cristian: não se trata de contratar menos gente, e sim de como você opera um negócio novo colocando IA como base. E é muito mais difícil se a sua empresa já é grande
• O alerta dele sobre o outro lado: o dono do local ligou para Enzo porque viu uma oportunidade de negócio. Em alguns meses esse local também vai ter um agente atendendo
• A previsão dele, meio de brincadeira: pode ser que colocar agentes nas duas pontas torne mais difícil fechar negócios, e que a vantagem volte a estar em falar pessoalmente

Pagar por Tokens

• Enzo não pagava o plano caro porque nem chegava ao limite do básico. Usando skills chegou ao limite, passou para US$ 100 e já está prestes a passar para US$ 200
• A ideia que ele acha contraintuitiva: pensava que pagar mais só significava mais output, e ele não precisava de mais output
• O que descobriu é que a qualidade também sobe, porque você pode deixar a máquina pensando mais
• O contraste que Cristian aponta: conhece empresas bem-sucedidas com um limite rígido de US$ 10 ou US$ 15 por funcionário por mês
• O comentário dele sobre isso: que bonito seria ouvir uma empresa latino-americana dizer que está gastando metade da folha de pagamento em tokens tentando otimizar a folha
• O alerta dele sobre preços: supusemos que a nuvem baratearia tudo e ela acabou encarecendo. Com os tokens pode acontecer o mesmo

No Que o Trabalho se Transforma

• A ideia que Enzo cita, de Gokul Rajaram: se o custo de criar tende a zero, o valor está na sua capacidade de editar. Você pode fazer marketing, produto e código infinitos, então o escasso é decidir o que é bom
• A outra conclusão dele: a IA não permite fazer mais trabalho, ela muda a natureza do trabalho
• Boa parte se parece mais com ser gestor, e quem gerencia bem pessoas provavelmente gerencia bem agentes
• O alerta de Cristian: toda vez que identificamos onde está a oportunidade, aparece uma IA que a ocupa. Pode ser que em alguns meses a notícia seja o novo chefe

O Que Mudou para Captar

• Muitas empresas captaram entre 2021 e 2023 com termos maravilhosos e gastaram esse capital buscando product market fit com times caros
• Agora chegou a hora da Série A, e as extensões e bridges que existiam antes já não estão disponíveis
• Se você não tem um modelo forte nessa indústria ou simplesmente não está faturando, essa rodada vai sair muito cara
• San Francisco só tem tempo para o que está acontecendo em IA, e isso faz os mercados emergentes parecerem menos atraentes
• A exceção: se você cresceu 100x no último ano, vão prestar atenção em você esteja onde estiver
• O problema real é o negócio médio. Crescer 3x alguns anos atrás bastava para que te acompanhassem. Hoje não
• O conselho prático de Enzo: você precisa de uma história de por que a sua fintech ou o seu marketplace é melhor com IA, com evidência e não só experimentos
• O raciocínio dele: se uma startup de tecnologia não está alavancando a tecnologia mais poderosa disponível, isso diz algo sobre o time
• E o segundo ponto: as empresas que estão indo bem nos Estados Unidos estão crescendo 5x ou 10x
• O conselho de Cristian: parem de fazer a viagem de três dias, que não serve. Venham passar um tempo
• E algo concreto: descubra quais empresas da sua indústria captaram nos últimos seis meses e peça a elas a história crua. Os conselhos de dois anos atrás são de outra época
• A observação dele sobre o clima: aqui ninguém está preocupado com os robôs nos deixarem sem emprego. Fora de San Francisco, o otimismo morre

Brex e o Caso Brasileiro

• Dois brasileiros construíram uma fintech que acabou sendo vendida para a Capital One, com críticas sobre o valuation
• A leitura dele: criaram uma categoria que o banco tradicional acabou comprando, e ainda não se sabe se o concorrente deles vai se sair melhor
• A anedota cultural: decidiram colocar a marca em todos os outdoors de San Francisco, e os investidores diziam que era um erro. Hoje é isso que se faz quando as coisas vão bem
• Já está se formando uma Brex Mafia ao sul de San Francisco, com ex-funcionários como advisors e investidores
• O ponto que Cristian quer sublinhar: é preciso prestar muito mais atenção ao Brasil, um dos países mais produtivos per capita em talento tecnológico
• Os exemplos dele: os brasileiros por trás do Instagram e do Facebook, e o diretor de produto do GitHub

Encerramento

• O convite: se houver interesse, eles querem organizar um evento latino dessa comunidade em San Francisco
• Sobre visitar a cidade hoje: é preciso ter cautela, mas, entre as cidades dos Estados Unidos, é onde menos se sente a pressão migratória
• E o pedido final de Cristian: que o mundo inteiro veja Bad Bunny no Super Bowl, porque tem que ser um momento histórico para a cultura latina

Glossário do Vale do Silício

Pessoas, Empresas e Referências

Pessoas Mencionadas

• Enzo Cavalie: host do podcast
• Cristian: coapresentador do Silicon Salsa
• Federico: sócio de Cristian no fundo
• Guillermo Rauch: da Vercel, empurrando o padrão de skills
• Gokul Rajaram: citado pela ideia de que o valor futuro está em editar
• Pedro: cofundador da Brex, que Enzo conheceu nos escritórios da empresa
• Bad Bunny: pelo show do Super Bowl

Empresas e Referências

• Clawdbot, Moltbot e OpenClaw: os três nomes do mesmo projeto open source
• Moltbook: a rede social de agentes em que as reclamações viralizaram
• Andon Labs: a empresa da YC que dá ações econômicas aos agentes
• Anthropic e o Wall Street Journal: os dois experimentos de máquinas de venda automática operadas por agentes
• Claude Code e ChatGPT: os outros dois pontos da metáfora da Ferrari
• Vercel: o pacote npm de skills
• Zapier e n8n: as ferramentas com que Enzo compara os skills
• Brex, Capital One e Ramp: a história de exit que eles analisam
• GitHub: o repositório que Cristian usa como cérebro compartilhado do fundo