Guillem Alsina Gonzàlez
O OpenClaw é um agente de inteligência artificial, um software autónomo que se baseia na utilização de um modelo de linguagem grande (LLM) de IA para realizar, por conta própria, tarefas, que pode ser descarregado e instalado localmente, enquanto o modelo de linguagem que utiliza pode estar instalado localmente ou ser externo (residente na nuvem), tendo o OpenClaw a capacidade de utilizar os modelos de linguagem grandes mais populares atualmente.
Apesar da grande popularidade que ganhou ao longo dos últimos meses, são várias as empresas dedicadas à área da cibersegurança que relataram grandes lacunas neste aspeto do seu desempenho, tais como autenticações fracas, baixa segurança na proteção dos dados com que trabalha, ou uma superfície de ataque insuficientemente protegida, e não de forma robusta. Foi por isso que me surpreendeu, para dar um exemplo, que a HONOR tenha referido na sua conferência de imprensa do Mobile World Congress 2026 que a potência do hardware do seu novo tablet MagicPad 4 é tal que permite suportar uma instalação local do OpenClaw, uma vez que me pareceu uma afirmação frívola, dado que a empresa chinesa não emitiu qualquer aviso sobre a segurança dessas instalações.
Mas, com a iniciativa que a NVIDIA apresentou agora, consigo compreender que uma certa parte da indústria tecnológica tenha interesse em que o OpenClaw se popularize e evolua e, por isso, esteja a esforçar-se por conferir maior segurança a este projeto.
De um ponto de vista estratégico, a empresa liderada por Jensen Huang está interessada em tudo o que tenha a ver com a execução local de agentes de IA, uma vez que isso constitui uma desculpa perfeita para vender o seu hardware, como o «supercomputador de secretária» DGX Spark, uma potente estação de trabalho baseada no «superchip» Grace Blackwell GB10, que reúne CPU, GPU, rede e bibliotecas CUDA com 128 GB de memória unificada com coerência (para a GPU e a CPU) dentro da mesma plataforma, e que oferece um desempenho de até um petaflop em IA, o que lhe permite acelerar fluxos de trabalho que combinam treino leve, ajuste fino e inferência.
À medida que cresce a utilização destes sistemas em ambientes empresariais, crescem também os desafios associados à sua viabilidade, o que gerou dificuldades económicas devido ao custo dos tokens e preocupações com a privacidade dos dados. Os responsáveis pela tecnologia e infraestruturas procuram evitar que as informações sensíveis dos seus fluxos de trabalho tenham de ser enviadas para servidores externos, ao mesmo tempo que tentam conter as despesas decorrentes da faturação pela utilização de modelos de linguagem comerciais.
Para dar resposta a esta situação, a NVIDIA apresentou o NemoClaw, um conjunto de ferramentas de código aberto que otimiza o OpenClaw, abrangendo desde computadores portáteis e de secretária (desktop em inglês) equipados com a tecnologia GeForce RTX, até estações de trabalho RTX PRO e os sistemas DGX Station ou DGX Spark. Com este software, os administradores de TI podem implementar assistentes que evoluem de forma autónoma em qualquer uma destas máquinas.
A nível técnico, o novo pacote utiliza o software NVIDIA Agent Toolkit para garantir a segurança da infraestrutura do OpenClaw. Durante a sua implementação, o sistema instala o OpenShell, que se encarrega de aplicar barreiras de segurança e políticas de privacidade que conferem ao utilizador o controlo sobre o comportamento do agente e o tratamento dos dados.
Além da segurança, o software avalia os recursos de processamento do equipamento, permitindo processar a informação localmente através de modelos como o Nemotron e o ambiente seguro OpenShell, uma execução nativa que elimina os custos associados aos tokens e melhora a privacidade operacional, embora o sistema também incorpore um router que permite aos agentes ligarem-se a modelos externos na nuvem para adquirir novas competências, desde que sejam respeitados os limites de segurança definidos pela organização.
O NemoClaw já se encontra disponível atualmente em fase de acesso preliminar, podendo ser instalado com uma única instrução de forma muito simples. Também está disponível um repositório público no GitHub.
