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Adicionar um agente de IA ao Slack parece atraente para muitas empresas — mas, como a VentureBeat experimentou em primeira mão — a realidade costuma ser muito mais complexa e desajeitada do que parece à primeira vista. Agora, a NanoCo., empresa por trás do NanoClaw, um agente de IA autônomo de código aberto e fácil de usar para empresas (uma versão mais isolada e com menos código do OpenClaw), espera tornar o processo tão simples quanto digitar uma mensagem no Slack. A integração com o Slack permite que usuários humanos criem equipes inteiras de agentes com suas próprias habilidades especializadas, fluxos de trabalho e até avatares personalizados, tudo a partir de um único comando no Slack.
"Nos próximos 12 a 18 meses, todos em uma equipe serão gerentes de agentes", disse Gavriel Cohen, CEO e cofundador da NanoCo, em uma entrevista exclusiva à VentureBeat. Além disso, os agentes do NanoClaw podem trabalhar juntos em canais e telas compartilhadas do Slack e podem até receber mensagens fora do Slack em outras plataformas, como Telegram ou WhatsApp, permitindo que seus colegas humanos os contatem por meio de plataformas de mensagens, assim como fariam com outros humanos. "Acho que esta é a primeira vez que agentes chegam nativamente ao Slack", acrescentou Cohen. "No passado, era preciso fazer todo tipo de gambiarra para tentar ter vários agentes diferentes nos bastidores usando o mesmo bot, e agora cada agente tem sua própria identidade no Slack — seu próprio avatar, seu próprio rosto, seu próprio nome. Você pode marcá-los. Eles podem marcar uns aos outros."
Para equipes corporativas, a parte mais importante é a persistência e a separação. O NanoClaw não apresenta os trabalhadores adicionais como subagentes invisíveis que desaparecem após uma tarefa. Cada um pode receber sua própria função, contexto de memória, instruções e permissões, criando uma estrutura mais próxima de um pequeno departamento digital do que um único chatbot com um prompt longo. Assim como na versão original de código aberto do NanoClaw, lançada em janeiro de 2026, desenvolvedores e empresas podem escolher qualquer modelo de linguagem de grande porte (LLM) subjacente que desejarem para alimentar seus agentes NanoClaw, otimizando o desempenho, o custo ou outras combinações de fatores.
De um único agente NanoClaw para Slack a uma equipe especializada completa
Para uma nova instalação, o processo de configuração atual do NanoClaw começa clonando o projeto e executando o instalador nanoclaw.sh, que guia o usuário pelas dependências, credenciais, criação do contêiner do agente e emparelhamento de um primeiro canal de mensagens. O site do NanoClaw afirma que o instalador leva o usuário "de uma máquina nova a um agente nomeado com o qual você pode enviar mensagens", com o Slack entre os canais suportados. Cohen descreveu o fluxo específico para Slack ao VentureBeat como uma simplificação significativa em relação à criação de um bot tradicional para Slack Anteriormente, disse ele, um usuário precisava navegar pelas interfaces administrativas e de desenvolvedor do Slack, criar um aplicativo, coletar segredos, chaves de API e tokens e, em seguida, transferir essas credenciais para onde o bot estivesse sendo executado.
Com a nova integração, a configuração do NanoClaw oferece uma opção Conectar ao Slack. O usuário nomeia o agente, autentica-se, escolhe a opção Adicionar ao Slack do NanoClaw e passa pelo fluxo de instalação e autorização do Slack. Uma vez autorizado, o primeiro agente pode aparecer no Slack e começar a se comunicar com o usuário. A distinção importante é que essa autorização inicial é, em grande parte, uma conexão única com o espaço de trabalho. A descrição do produto no Marketplace do Slack afirma que os usuários "conectam um espaço de trabalho uma vez", após o qual a NanoClaw pode provisionar cada agente adicional como seu próprio bot do Slack, completo com seu próprio nome, avatar gerado e identidade. Esses agentes continuam sendo executados na infraestrutura do cliente e se conectam ao Slack por meio do Modo Socket.
A NanoCo afirma que não armazena os tokens do Slack dos agentes; de acordo com a descrição no Marketplace, esses tokens permanecem na máquina do usuário. Os controles administrativos padrão do Slack ainda permanecem ativos nesse sistema.
As organizações podem aplicar suas políticas normais de aprovação de aplicativos à integração do NanoClaw, enquanto a listagem do NanoClaw no Marketplace afirma que a guia Início do aplicativo exibe os agentes provisionados em um espaço de trabalho e permite que os usuários revoguem agentes individuais ou desconectem o espaço de trabalho completamente. O resultado é menos uma substituição com um clique para a infraestrutura subjacente do NanoClaw do que uma ponte única entre essa infraestrutura e o Slack: os usuários ainda possuem e operam o ambiente de execução do agente, mas, uma vez que a ponte é autorizada, os próprios agentes podem criar e coordenar colegas nativos do Slack adicionais sem enviar o usuário de volta para a configuração manual do aplicativo a cada vez.
Nos bastidores, disse Cohen, o agente principal tem uma ferramenta de Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) que pode criar novos agentes e definir suas instruções, personas, habilidades e ferramentas; outra ferramenta pode colocá-los em salas compartilhadas. Os agentes vêm preparados para trabalhar com o Slack Canvas e podem se comunicar com todos os usuários humanos no Canal do Slack e entre si. A interação em si é deliberadamente simples. Em vez de abrir um criador de agentes separado sempre que uma nova função for necessária, Cohen disse que os usuários podem informar ao agente que já possuem que tipo de colega ou equipe desejam. "Você pode dizer ao seu agente no Slack: 'Crie outro agente para lidar com minhas revisões de código. Crie outro agente para revisar os artigos dos colaboradores. Crie uma equipe de agentes que revise os artigos dos colaboradores de diferentes perspectivas.'
E então seu agente pode criar novos agentes, e eles simplesmente aparecem na barra lateral e enviam mensagens para você."
Isso significa que um desenvolvedor pode solicitar um gerente de produto, um arquiteto, um agente de implementação, um revisor de código e um agente de testes, e então dar a cada um um conjunto de ferramentas diferente e fazê-los trabalhar em conjunto. Cohen disse que o agente de testes, por exemplo, pode ter acesso a um ambiente de testes, enquanto o agente de revisão possui habilidades específicas para revisão de código e o agente de produto monitora o feedback do usuário.
Cohen argumenta que essa divisão de trabalho é mais do que uma mera simulação de papéis. "Há vantagens em dar a cada um habilidades, instruções e ferramentas específicas para diferentes tarefas", disse ele. "Posso ter, digamos, um agente de revisão de código, um agente de teste de código, um agente de escrita de código, e posso tê-los em um loop." Se o agente de implementação se deparar com uma ambiguidade, acrescentou ele, pode marcar o agente de produto ou arquitetura para esclarecimentos, em vez de forçar um modelo de propósito geral a conter todas as responsabilidades e ferramentas no mesmo contexto.
