Há algum tempo que quero começar a usar a automação com IA. Durante o dia, tenho de trabalhar e, se houvesse um assistente que, antes de eu começar, reunisse as novidades dos projetos que acompanho e os anúncios oficiais num relatório diário, pouparia bastante tempo que hoje gasto a vasculhar mensagens.
Mas, quando se começa a mexer nestas coisas, há uma questão muito prática: o programa tem de estar sempre a funcionar. Depois de escolher o modelo e configurar o fluxo de trabalho, ainda é preciso decidir onde o executar e o que fazer se ficar offline.
Por isso, quando vi que a Acurast publicou um tutorial oficial para implementar o OpenClaw, fiquei logo interessado nesta possibilidade.
Com o Cargo, é possível implementar o OpenClaw nos nós móveis da rede Acurast. O assistente é executado num nó remoto, por isso não para quando desligo o meu computador. Para tarefas como organizar informações e gerar relatórios diários a horas definidas, vale a pena explorar este tipo de implementação.
Há, porém, um pormenor que convém esclarecer: o tutorial oficial continua a exigir a configuração da API do OpenRouter. O nó móvel executa o programa do assistente, enquanto o modelo de linguagem é chamado através da API; os custos associados também têm de ser considerados à parte. Não basta arranjar um telemóvel para pôr todo o sistema de IA a funcionar gratuitamente.
Como trabalho em desenvolvimento, preocupo-me sobretudo com o tempo necessário para configurar tudo, com a estabilidade do funcionamento e com a facilidade de consultar os registos quando algo corre mal. Afinal, a ideia da automação é poupar trabalho. Se tiver de estar sempre a verificar se ficou offline, acaba por ser contraproducente.
Ainda não fiz a implementação por conta própria, por isso não vou tirar conclusões sobre os resultados práticos. Mas, como já existe um tutorial oficial, podemos começar por experimentar uma tarefa simples e programada, observar como corre ao longo de vários dias e, depois, calcular o custo total da implementação e das chamadas ao modelo.
Se conseguir gerar um relatório diário programado com estabilidade, isso será mais convincente para mim do que ver uma longa lista de parâmetros de capacidade de computação.
Mas, quando se começa a mexer nestas coisas, há uma questão muito prática: o programa tem de estar sempre a funcionar. Depois de escolher o modelo e configurar o fluxo de trabalho, ainda é preciso decidir onde o executar e o que fazer se ficar offline.
Por isso, quando vi que a Acurast publicou um tutorial oficial para implementar o OpenClaw, fiquei logo interessado nesta possibilidade.
Com o Cargo, é possível implementar o OpenClaw nos nós móveis da rede Acurast. O assistente é executado num nó remoto, por isso não para quando desligo o meu computador. Para tarefas como organizar informações e gerar relatórios diários a horas definidas, vale a pena explorar este tipo de implementação.
Há, porém, um pormenor que convém esclarecer: o tutorial oficial continua a exigir a configuração da API do OpenRouter. O nó móvel executa o programa do assistente, enquanto o modelo de linguagem é chamado através da API; os custos associados também têm de ser considerados à parte. Não basta arranjar um telemóvel para pôr todo o sistema de IA a funcionar gratuitamente.
Como trabalho em desenvolvimento, preocupo-me sobretudo com o tempo necessário para configurar tudo, com a estabilidade do funcionamento e com a facilidade de consultar os registos quando algo corre mal. Afinal, a ideia da automação é poupar trabalho. Se tiver de estar sempre a verificar se ficou offline, acaba por ser contraproducente.
Ainda não fiz a implementação por conta própria, por isso não vou tirar conclusões sobre os resultados práticos. Mas, como já existe um tutorial oficial, podemos começar por experimentar uma tarefa simples e programada, observar como corre ao longo de vários dias e, depois, calcular o custo total da implementação e das chamadas ao modelo.
Se conseguir gerar um relatório diário programado com estabilidade, isso será mais convincente para mim do que ver uma longa lista de parâmetros de capacidade de computação.
