Ai Systems

Agent Skills e servidores MCP são frequentemente apresentados como formas concorrentes de estender um agente de IA. Essa visão está errada: uma skill ensina o agente como trabalhar, enquanto um servidor MCP lhe dá acesso governado a capacidades em tempo real.

Executar o Hermes Agent em um servidor sem interface gráfica (headless) enquanto se conecta a partir de um cliente desktop em outra máquina requer dois processos de servidor e uma única conexão de cliente.

A maioria das demonstrações de agentes de IA ainda se comporta como conclusões de chat com passos extras: você envia um prompt, aguarda alguns segundos e recebe uma resposta em uma única mensagem.

Os sistemas de IA de agente único atingiram seu auge em 2025 — você dava um prompt a um LLM, algumas ferramentas e um objetivo, e ele desempenhava razoavelmente bem em tarefas delimitadas.

O protocolo Agent2Agent da Google, geralmente abreviado para A2A, teve um primeiro ano estranho.

Os agentes de polling (verificação periódica) são uma das partes menos glamourosas da arquitetura de assistentes de IA, mas também são uma das mais úteis.

A arquitetura de agentes de IA está começando a se dividir em duas camadas.

O Protocolo A2A, sigla para Agent2Agent Protocol (Protocolo Agente para Agente), é um padrão aberto para comunicação entre sistemas independentes de agentes de IA.

A memória transforma assistentes de reativos em persistentes, mas também é onde muitos sistemas se deterioram silenciosamente. Pesquisas argumentam que a divisão entre memória de curto e longo prazo já não é suficiente para a memória moderna de agentes; os SDKs da OpenAI e do LangGraph apontam para uma pilha mais simples — memória de trabalho, estado durável e recuperação.

Um assistente de IA em produção não é “um LLM com um prompt”. É um sistema que aceita intenção, mantém estado, decide quando recuperar ou agir e expõe detalhes suficientes de tempo de execução para depurar falhas.

Frameworks de agentes de IA de código aberto estão explodindo em popularidade no GitHub. Dois projetos no centro do ecossistema de sistemas de IA auto-hospedados — OpenClaw e Hermes Agent — avançaram tanto que o resto do campo luta por um distante terceiro lugar.

Você já conversa com o Hermes Agent pelo seu telefone usando texto. Agora você quer falar com ele diretamente e receber respostas faladas. Geralmente, essa é a melhor abordagem, especialmente se você já usa o Hermes como um assistente auto-hospedado persistente. Digitar prompts longos em uma tela pequena é lento e propenso a erros.

O Hermes Agent vem com um quadro estilo Kanban e o Hermes Gateway, que podem saturar seu LLM auto-hospedado se muitas tarefas forem despachadas de uma só vez.

O Hermes Agent trata habilidades (skills) como o método padrão para ensinar fluxos de trabalho repetíveis. A documentação oficial as descreve como documentos de conhecimento sob demanda, alinhados com o formato aberto agentskills.io, carregados através de divulgação progressiva, de modo que o modelo vê primeiro um índice pequeno e só busca instruções completas quando uma tarefa realmente precisa delas.

O Hermes Agent da Nous Research é um assistente agnóstico ao modelo e utilizador de ferramentas que você executa localmente ou em um VPS.

A maioria das pilhas de agentes de IA ainda trata a segurança como um ajuste pós-demonstração. NemoClaw parte da premissa oposta e torna o isolamento, a política e o roteamento padrões desde o primeiro dia.