We can't find the internet
Attempting to reconnect
Something went wrong!
Attempting to reconnect
Existe um mundo virtual de automatas rodando na sua máquina: agentes de software movidos por objetivos, prontos para trabalhar. O Mind, nativo, entende cada necessidade e delega ao especialista certo, que decide, executa e lembra sozinho. Eles formam times, revisam o trabalho uns dos outros — e aprendem com cada tarefa, tudo localmente.
Acesso antecipado · local-first
Como o Worldlet se organiza, do kernel ao app que você abre: a intenção desce as camadas até virar ação; o resultado sobe e vira memória.
O ponto único de onde todo o sistema parte — e que o mantém inteiro.
O aprendizado de longo prazo: o que deu certo e o que falhou orienta o próximo trabalho.
Quem pensa: escolhe o modelo certo para cada tarefa, planeja e delega. Os agentes executam o plano.
Um evento chega, cria um objetivo; o objetivo vira estratégia; a estratégia vira plano executável.
Falhas leves se recuperam sozinhas; falhas repetidas são diagnosticadas, corrigidas ou pausadas.
O catálogo vivo de capacidades: ferramentas e integrações, ao alcance de todos os automatas.
A janela no seu computador — onde o operador vê e toca tudo isso.
Esfera cheia = hoje · esfera vazada = roadmap.
Worldlet é o ambiente onde rodam os automatas — agentes de software autônomos. Cada um tem execução, decisão e memória próprias: executa ações, decide e guarda o que aprendeu, localmente na sua máquina.
O runtime de ações: ferramentas e integrações — GitHub, terminal, web. Toda ação passa por ele, sob política de permissões.
A inteligência especializada de cada agente: prompt, modelo e critério de decisão próprios. Nenhum comanda o outro — colaboram por objetivos.
Estado privado e portátil: o que aprendeu reside em um banco próprio e persiste entre sessões.
Quatro princípios definem o produto — e dois extras que o estendem.
Especialistas não respondem só a perguntas — perseguem objetivos. Um gatilho cria o objetivo; eles formulam um plano, executam os passos e aprendem.
Vários especialistas trabalham ao mesmo tempo. Um objetivo complexo é decomposto em uma squad que coopera.
Tudo persiste: conversas, decisões e contexto. O conhecimento da equipe cresce como um ativo.
O runtime, a memória e o seu código rodam na sua máquina. A inteligência roteia para os modelos que você configura (sua chave — cloud ou local). Seus dados não saem dela.
Todo agente conhece os especialistas instalados e consulta quem tem a capacidade certa para cada trabalho.
A confiança entre agentes é construída por uso e histórico. Quando um objetivo excede um agente, o Mind monta um time: produção de um, revisão do outro.
O Worldlet roda no seu desktop (Linux, Windows) — é ele quem executa tudo. O app Android se conecta ao seu desktop por um token seguro: comande o seu worldlet de qualquer lugar do mundo.
Documentação viva gerada a partir do código: páginas, diagramas e atualização conforme o repo evolui.
Converse mãos livres com o seu mundo: fala, transcrição ao vivo e resposta falada — no desktop e no celular.
Comando em qualquer lugar do app: descreva o que precisa em linguagem natural e o mundo age.
O especialista de código propõe um plano, edita os arquivos e mostra o diff de cada mudança — com terminal integrado.
Os pull requests de todos os seus repositórios num só lugar, com revisão guiada e comentários.
Objetivos viram planos, planos viram tarefas num kanban — e você monta times de agentes num canvas visual.
Tudo o que a equipe aprendeu fica guardado e pesquisável — o contexto cresce como um ativo.
Cada agente, cada tarefa e cada processo em tempo real: estado, histórico e topologia do sistema.
Consumo por modelo, custo por tarefa e orçamento definido por você — sem surpresa na fatura.
Editor de notas com grafo de conexões e editor de diagramas — conhecimento seu, na sua máquina.
Todo dia, um resumo do estado dos seus projetos: o que andou, o que travou e o que está em curso.
GitHub, Jira e plugins da loja — e troca de modelo de IA em tempo de execução, sem reiniciar.
O Mind delega em vez de microgerenciar: cada objetivo chega inteiro ao especialista certo.
Uma integração, um agendamento, um evento ou o próprio usuário ativam o sistema.
O Mind atribui o objetivo ao agente capaz — que executa com autonomia.
Cada especialista formula uma estratégia, decomposta em passos executáveis.
Os especialistas atuam em paralelo, cada um com as suas ferramentas.
O que o time aprendeu vira roteiro destilado — as próximas atribuições nascem mais certeiras. O objetivo atinge achieved, paused ou abandoned.
Um Automata opera em três atividades:
Sem prompts, sem supervisão. O gatilho dispara; os automatas fazem o resto — e tudo fica na memória.
A loja vende automatas: agentes especializados em trabalho real — código, revisão, triagem — e já conectados às ferramentas que você usa: GitHub, Jira, Grafana e web. Compra uma vez e o especialista é seu: memória própria, ferramentas próprias, pronto para produzir desde o primeiro dia.
Um agente completo: decide sozinho, guarda o que aprende e traz as ferramentas de que precisa para fazer o trabalho.
As integrações fazem parte do especialista certo — nada de configurar API por API à parte. Você escolhe o especialista; a conexão já vem com ele.
Worldlet é local por arquitetura. A inteligência é uma capacidade que você liga — e controla.
O runtime, a memória e o seu código rodam na sua máquina. Seus dados não saem dela.
Os especialistas chamam os modelos que você configura (sua chave — cloud ou local). Só viaja o trecho necessário para cada passo.
Tokens ficam na sua máquina (env/keyring), nunca no servidor. Cada especialista roda com um escopo de permissões explícito.
Cada especialista pertence a um de quatro níveis. O nível define o modelo, o custo de execução e a capacidade de raciocínio.
Baixo
Tarefas simples e paralelas: triagem, buscas, organização.
Médio
Trabalho comum: refatoração, testes, acompanhamento.
Alto
Trabalho difícil: debug complexo, arquitetura, revisão profunda.
Muito alto
Decisões críticas: migrações arriscadas, compliance, auditoria.
Cada etapa destrava uma capacidade nova — do primeiro especialista ao marketplace.
O runtime local arranca: os primeiros especialistas perseguem objetivos e a memória persiste.
Especialistas pré-construídos (review, code, triage) prontos para adquirir.
O sistema escolhe o nível certo para cada tarefa; dashboard de consumo.
Especialistas da comunidade, de qualquer autor.
O Worldlet está em acesso antecipado. Entre para a lista de espera e ajude a dar forma ao mundo — aos poucos, mundo a mundo.