Os desafios de engenharia dos Agentes de IA em aplicações empresariais estão se tornando o foco da indústria. Embora o framework de código aberto OpenClaw tenha 370 mil stars, as empresas enfrentam múltiplos obstáculos na implantação real, como custos elevados de contêineres, aumento significativo da taxa de falhas e vulnerabilidades de segurança. A Alibaba Cloud lançou a plataforma empresarial JVS Crew para Agentes, adotando uma arquitetura de “cérebro e membros separados”, que executa separadamente o cérebro, o ambiente de execução e o sistema de memória, oferecendo três mecanismos de segurança: parede de identidade, parede de conteúdo e parede de execução. A plataforma já foi validada em setores como finanças, comércio eletrônico, navegação e saúde.
Autor e fonte do artigo: Nova Inteligência
OpenClaw, 370 mil estrelas. Hermes Agent, 140 mil estrelas em três meses.
No primeiro semestre de 2026, o maior consenso entre desenvolvedores globais é uma coisa: criar camarões.
Mas na empresa, quase todos os primeiros usuários do OpenClaw passaram por um “momento de humilhação”.
Você treinou seu camarão para voar, ajudando-o a escrever relatórios semanais, organizar e-mails e executar dados automaticamente; colegas deram uma olhada e disseram que isso é útil.
A notícia chegou aos ouvidos do chefe, que bateu na mesa e toda a empresa entrou em ação.
Then, you realize the real trouble has just begun.
Uma tarefa fora de controle consumiu todo o orçamento de tokens do mês, e ninguém sabe qual camarão foi o responsável; 1.000 pessoas criam seus próprios camarões, com experiências não compartilhadas, e cada uma está começando do zero.
O vice-presidente do Grupo de Nuvem Inteligente Alibaba, Zhang Xiantao, conversou com diversos clientes corporativos e ouviu mais vezes as seis palavras: “funciona, mas não é fácil de usar”.
Sob o brilho, a implementação do Agente enfrenta grandes dificuldades.
Lao Huang também viu o mesmo problema.
Na GTC 2026, a NVIDIA, em parceria com o fundador da OpenClaw, lançou o NemoClaw Enterprise, com foco em implantação com um clique e isolamento em sandbox.
As palavras exatas de Lao Huang no discurso foram: cada empresa, cada empresa de software, precisa de uma estratégia de agente.
80% dos custos de acumulação, cobertos pela plataforma
No entanto, a realidade é mais dura do que os slogans.
Muitas empresas vieram entusiasmadas construir com o OpenClaw, brincaram por um mês e meio e voltaram com a cara suja. A história é mais ou menos a mesma.
Uma empresa de tecnologia, com sua própria equipe técnica altamente competente, reuniu um grupo de pessoas e optou diretamente por construir por conta própria.
Como resultado, só após o desenvolvimento completo do Skill percebeu-se um fato crítico: a arquitetura OpenClaw exige que o contêiner esteja online 24/7; assim que for desligado, o caranguejo fica offline e se perde.
Ou seja, cada usuário precisa ocupar permanentemente um contêiner.
Com usuários chegando a dezenas de milhões, atribuir um contêiner sempre ligado a cada um, quem calcular isso fica com o cabelo em pé.
O mais emocionante ainda está por vir.
Dezenas de milhões de camarões correm independentemente; basta um usuário alterar o prompt ou ajustar a gateway para estragar os camarões em minutos.
Ver apenas um é extremamente improvável, mas assim que a base aumenta, a taxa de falha se torna um pesadelo.
Na última vez, em março, a grande atualização da OpenClaw repentinamente deixou de ser compatível com versões anteriores, fazendo com que todo o trabalho árduo acumulado anteriormente fosse perdido, e os usuários ficavam sem poder usar a plataforma por várias horas por dia.
Há também uma empresa de tecnologia com um abordagem ainda mais “profissional”: comprou computadores em nuvem da Alibaba Cloud e, juntamente com um software de gerenciamento de agentes de uma conhecida empresa de segurança, montou sua própria plataforma.
No início de abril, eles estavam entusiasmados, achando que esse conjunto de golpes realmente funcionava.
Num determinado dia, após uma atualização, todos os agentes foram desconectados simultaneamente, e muitas memórias foram perdidas diretamente.
Perdas significativas.
Isso é o muro real que se ergue diante das empresas: segurança, estabilidade e complexidade de engenharia — três montanhas esmagando.
OpenClaw resolveu "o agente pode ser usado?", mas não respondeu absolutamente nada sobre "as empresas ousam usá-lo, podem arcar com o custo ou é fácil de usar".
Na conferência Alibaba Cloud 2026, a Alibaba Cloud apresentou a linha completa do JVS Agent Suite: JVS Claw para indivíduos, JVS Crew para empresas e JVS Mobile para dispositivos móveis.
Entre eles, o JVS Crew é a "fábrica em escala industrial" empresarial. Uma plataforma empresarial de construção de Agentes totalmente gerenciada, fácil de integrar e controlável.
Sua essência não é mais um agente, mas um sistema operacional para a era dos agentes.
Quando empresas implementam Agentes, as tarefas mais complicadas — isolamento multi-tenancy, segurança e conformidade, cálculo de custos e integração de canais — são totalmente cuidadas pela JVS Crew. Você só se concentra em criar camarões; o resto não precisa se preocupar.
Quanto ao método de integração, a JVS Crew adota a abordagem de "integração como parte de um sistema maior".
Ou seja, você não precisa descartar o sistema atual e começar do zero.
A JVS Crew é mais como uma base que você insere diretamente no seu app existente, sistema de negócios ou até mesmo hardware, permitindo que seu produto "desenvolva" a capacidade de camarão.
Canais principais como DingTalk, Feishu, WeChat Work e QQ estão prontos para uso imediato; configure uma vez e use em todos os canais.
O pricing também é interessante. Sem taxas de assinatura, cobramos apenas pelo uso real: quanto você usar, você paga, e a fatura é fechada no final do mês.
Segundo Zhang Xiantao, faça com que cada empresa e cada usuário se sintam seguros para usar e possam arcar com o custo.
Desconexão entre mão e cérebro
Por que separar o camarão?
A arquitetura subjacente que sustenta a JVS Crew é chamada de "separação entre mão e cérebro".
O problema do OpenClaw está aqui: cérebro, mãos e memória estão todos vinculados, rodando no mesmo processo.
Para uso pessoal, não importa, mas se houver um problema em qualquer etapa dentro de uma empresa, todo o sistema precisa ser reiniciado.
Quer mudar o modelo? O ambiente de execução também precisa se mover. Quer abrir mais algumas camadas? Todas as camadas precisam ser expandidas juntas. Um pequeno movimento afeta todo o sistema.
A equipe JVS, com base na filosofia de engenharia da Harness, desmontou completamente esses três elementos.
Cérebro (camada Agent), só pensa. Modelos e prompts podem ser trocados a qualquer momento: hoje usa Tongyi, amanhã troca para GPT, a parte que executa não precisa ser alterada.
Mãos (camada Environment), só execute. Cada tarefa roda em um sandbox na nuvem independente, sem interferência mútua.
O ponto mais impressionante é que o JVS Crew usou tecnologia de snapshot para salvar o estado; se o processo for interrompido no meio, os arquivos do ambiente de trabalho não serão perdidos e você poderá continuar de onde parou, sem precisar começar do zero.
Este "continuar de onde parou" parece simples, mas por trás há um mecanismo completo de separação de armazenamento e computação e recuperação por instantâneo. Quando uma empresa executa milhares de camarões simultaneamente, o estado de trabalho de cada camarão precisa ser salvo e recuperado de forma confiável — um dos desafios clássicos em sistemas distribuídos.
Camada de Sessão, responsável por coordenar. Quem começa primeiro, o cérebro ou as mãos, em que etapa estamos e o que fazer a seguir — tudo isso depende dela para conectar.
Cada camada opera independentemente e atualiza-se separadamente, sem afetar as demais. Trocar o modelo não afeta o ambiente de execução; adicionar máquinas não exige alterações na lógica de inferência. Expandir de 1 camarão para 10.000 camarões não exige redesenhar a arquitetura.
Curiosamente, do outro lado do oceano também chegaram ao mesmo cruzamento.
A Anthropic lançou os Claude Managed Agents (CMA) em abril, inicialmente hospedando toda a lógica e o ambiente de execução dos Agentes em sua própria nuvem.
Mas em 19 de maio, a Anthropic adicionou sandboxes auto-hospedados ao CMA, movendo a camada de execução para a infraestrutura da empresa, enquanto mantendo o orquestramento na nuvem.
É quase o mesmo plano de design usado pela JVS Crew desde o primeiro dia com a “separação entre mão e cérebro”.
Três paredes de segurança: solte os camarões secos, mas não os deixe se desviarem
A capacidade mais legal do camarão é "execução autônoma": planejar sozinho, ajustar as ferramentas e concluir a tarefa por conta própria.
Mas, pensando de outro ângulo, a execução autônoma significa imprevisibilidade. Em empresas, a imprevisibilidade é fatal.
A abordagem da JVS Crew é colocar três "paredes" nos camarões.
Primeiro muro: identidade.
Controle de permissões de funções baseado em RBAC, onde quem pode usar quais ferramentas e ver quais dados está totalmente vinculado à função.
Os camarões vendidos podem acessar informações dos clientes, mas não veem dados financeiros. O administrador configura uniformemente no back-end, sem precisar definir um a um.
Segunda, parede de conteúdo.
Três portas de segurança estão presentes em cada uma das três etapas: informações de entrada, dados em processamento e resultados de saída.
Camada de entrada contra injeção de Prompt; alguém tentou usar instruções maliciosas para sequestrar o comportamento do camarão — bloqueado na entrada.
A camada de processamento identifica automaticamente informações pessoais sensíveis (PII); ao encontrar números de identidade ou números de telefone durante o processamento de dados, eles são imediatamente mascarados.
A camada de saída realiza a revisão de conformidade, servindo como última linha de defesa para garantir que o conteúdo emitido esteja em conformidade.
Terceira parede de execução.
Dupla isolamento com VM e contêiner seguro, o camarão está preso na sandbox, não consegue sair.
Ao enfrentar operações de alto risco, como transferências ou exclusão de dados, o Shrimp não executará automaticamente após a avaliação; ele parará e aguardará a aprovação humana. Deixe-o agir, mas nos momentos cruciais, quem decide é o ser humano.
Não pense que isso é preocupação desnecessária.
Em fevereiro deste ano, a SecurityScorecard descobriu mais de 40 mil instâncias do OpenClaw expostas na internet, um terço das quais tinha vulnerabilidades conhecidas.
O relatório do Token Security também apontou que 22% dos funcionários instalaram secretamente o OpenClaw em seus computadores corporativos, sem o conhecimento do departamento de TI.
Se esses camarões estivessem dentro das três paredes, a maioria dos acidentes de segurança nem ocorreria.
Faça o camarão realmente “capaz” dentro da empresa
A segurança é o mínimo, mas o mínimo não é suficiente.
A equipe JVS também se esforçou em três aspectos para transformar o camarão de “capaz de correr” para “capaz de lutar”.
Primeiro, é memória.
A solução nativa de memória do OpenClaw é um arquivo MEMORY.md, que, em essência, armazena texto puro e possui capacidades limitadas.
Plugins de terceiros, como o Mem0, podem aprimorar, mas ainda estão distantes de um gerenciamento de memória entre sessões empresarial.
A equipe JVS transformou a memória em uma capacidade de nível de plataforma, em duas camadas:
- Memória local, leve e rápida;
- Aumente a memória com banco de dados vetorial na nuvem, capaz de recuperar com precisão o contexto necessário em grandes volumes de histórico, economizando tokens e sendo mais rápido.
Mais importante ainda, a memória pode ser compartilhada na equipe. A experiência de comunicação com clientes acumulada pelo vendedor A também pode ser utilizada pelo vendedor B. A experiência individual torna-se um ativo organizacional.
Em segundo lugar, é o custo.
O que as empresas mais temem ao usar Agent?
Veja a fatura no final do mês. Uma tarefa complexa foi executada, os tokens foram queimados rapidamente e é difícil estimar antecipadamente.
A equipe JVS implementou um sistema de orçamento em quatro níveis: empresa, departamento, indivíduo e até mesmo por camarão. Quando 80% forem gastos, é enviada uma notificação automática; quando 100% forem gastos, o gasto é interrompido automaticamente.
Configure um painel em tempo real para ver claramente onde o dinheiro está sendo gasto e por quem.
Por fim, é solução de problemas.
O camarão está com problema, o pior é não saber onde está o problema.
A equipe JVS criou um fluxo de rastreamento end-to-end, registrando cada passo do trabalho do camarada: desde o recebimento da tarefa, o início da execução, as ferramentas utilizadas até os resultados retornados — tudo rastreável. Em caso de bugs, a localização é feita em segundos, sem precisar vasculhar logs à sorte.
Alguém já começou a correr
A JVS Crew, em menos de dois meses de comercialização, já está sendo utilizada por empresas de vários setores.
A Dazhihui o utilizou como assistente de pesquisa e investimento baseado em IA, integrando-o ao seu aplicativo em duas semanas. A fidelização dos usuários dobrou e os custos em nuvem foram reduzidos pela metade.
A Cidade Minorista de Yiwu a integrou ao aplicativo "World Yiwu", permitindo que o camarão gere automaticamente estratégias de conteúdo virais e otimize textos de divulgação em múltiplos idiomas. Mesmo com apenas duas semanas de lançamento, a eficiência operacional aumentou cinco vezes.
COSCO Shipping Technologies construiu com isso uma matriz de Agentes chamada Hi-Dolphin, cobrindo a distribuição de informações para operações de transporte marítimo globais. A eficiência de implantação dos Agentes aumentou 10 vezes.
A Shanghai Yimi desenvolveu um assistente inteligente voltado para quatro cenários: literatura médica, bulas de medicamentos, tradução médica e arquivos médicos, integrando-o em duas semanas e suportando mais de 100 tarefas complexas simultaneamente, reduzindo pela metade o tempo de revisão.
Quatro setores, quatro abordagens. Os ciclos de implementação são calculados em "semanas".
A segunda metade da IA
Agora, o gargalo do agente foi trocado.
Nesta época do ano passado, todos estavam discutindo se o modelo era suficientemente inteligente.
Este ano, o consenso da indústria mudou silenciosamente para outra questão: como construir a base técnica.
Os modelos já se tornaram inteligentes o suficiente para merecer serem levados a sério. E levar a sério um camarão significa fornecer-lhe água, eletricidade, gás, controle de acesso, segurança contra incêndios e gestão de propriedade.
Uma casa térrea e um arranha-céu usam fundações e sistemas de tubulações completamente diferentes. Você não pode empilhar mil casas térreas e chamar isso de arranha-céu.
Visto de forma mais ampla, quando o custo do código se aproxima de zero, a vantagem competitiva do produto se dissipa.
O SaaS está se espalhando para os Agentes, e os Agentes estão se afundando na infraestrutura.
O camarão mais inteligente será lembrado. Mas o que permanecerá no final é a fábrica mais estável.