Tutorial OpenClaw (Clawdbot): controle seu PC pelo WhatsApp

Você está pegando um café quando chega um Slack pedindo aquele relatório trimestral. Ele está no seu desktop em casa. Você manda no WhatsApp: "Ache o PDF do relatório de Q4 na minha mesa." Trinta segundos depois, você recebe o caminho do arquivo e consegue apontar seu colega para a pasta compartilhada. Isso é o OpenClaw.

O OpenClaw roda um gateway local que conecta apps de mensagem a um agente de código com o Claude por trás. Você envia mensagens pelo WhatsApp, Telegram ou terminal, e o agente responde executando comandos na sua máquina: busca arquivos, roda scripts e lê logs. O gateway fica ativo no seu computador e faz a ponte entre o chat e o shell.

Neste tutorial, vamos configurar o OpenClaw do zero e explorar a variedade de tarefas que você pode realizar com ele. Também vamos ver os cuidados necessários quando uma IA tem acesso irrestrito ao terminal.

Observação: enquanto escrevíamos este artigo, a Anthropic abriu um pedido de marca registrada porque "Clawd" soava parecido demais com "Claude". O projeto mudou de Clawdbot para Moltbot (mantendo a mascote lagosta). Depois, em 29 de janeiro de 2026, o nome mudou de novo para OpenClaw. Alguns prints, caminhos de configuração e trechos de código neste tutorial ainda podem referenciar "Clawdbot", "clawd" ou "moltbot".

Se você quer entender melhor o ecossistema do Claude, recomendo nossos guias sobre Claude Cowork, Claude Code, Claude Opus 4.6 e nosso curso Introduction to Claude Models. Você também pode ver nosso guia de uso do OpenClaw com o Ollama e o nosso guia do Moltbook.

O que é o OpenClaw?

Peter Steinberger, desenvolvedor macOS conhecido por ferramentas Apple, lançou o projeto no fim de 2025, inicialmente como Clawdbot. A proposta: um agente de IA totalmente self-hosted em que seus prompts e arquivos nunca saem do seu hardware, exceto quando enviados para a API do modelo que você configurar. 

Essa abordagem focada em privacidade conquistou desenvolvedores cansados de depender de nuvens. O repositório passou de 60 mil estrelas no GitHub em poucas semanas.

A arquitetura do Gateway

Tudo passa por um único daemon chamado Gateway. Ele fica rodando em segundo plano, mantém as conexões de mensagem ativas e coordena o agente de IA. Quando você envia uma mensagem, a sequência é:

• Seu texto chega via WhatsApp (protocolo Baileys), Telegram (Bot API), Discord, iMessage ou CLI.
• O Gateway repassa para um agente de código embutido chamado Pi, que pode executar comandos de shell em seu nome.
• O Pi envia o prompt para o provedor de modelo que você configurou.
• O modelo responde com instruções que o Pi executa localmente.
• Os resultados voltam pelo Gateway até o seu chat.

O Gateway cuida de gerenciamento de sessão, streaming de respostas e um dashboard web local para configuração. Ele se instala como serviço de sistema (launchd no macOS, systemd no Linux) e sobrevive a reinicializações automaticamente.

Guia de configuração do OpenClaw: pré-requisitos e instalação

Vamos aprender a configurar o OpenClaw.

Requisitos de sistema e custos de API

O OpenClaw precisa do Node.js 22 ou superior e roda nativamente em macOS e Linux. Usuários Windows precisam do WSL2 (Windows Subsystem for Linux), que funciona bem mas adiciona uma etapa de configuração.

Os requisitos de hardware são mínimos. O Gateway consome pouca CPU e memória em idle. Qualquer máquina que rode um navegador moderno roda o OpenClaw.

O OpenClaw é gratuito e open source (licença MIT). O custo vem dos tokens de API. A Anthropic cobra por milhão de tokens: cerca de US$ 3 para entrada e US$ 15 para saída com o Claude Sonnet, mais com o Opus. Na prática, o que isso significa?

• Uso leve (alguns comandos por dia): US$ 10–30/mês
• Uso moderado (tarefas regulares com arquivos, pesquisas): US$ 30–70/mês
• Uso intenso (automação constante, sessões longas): US$ 70–150/mês

Esses valores variam conforme a verbosidade do prompt e o tamanho do contexto. Se você tem assinatura Claude Pro ou Max, pode gerar um setup token pelo CLI do Claude Code e usar sua assinatura em vez de pagar por token.

Instalação do OpenClaw passo a passo

Rode o script de instalação:

curl -fsSL https://molt.bot/install.sh | bash

Depois de instalar, o assistente de onboarding abre automaticamente. A primeira coisa que você verá é um alerta de segurança. O assistente traz links para a documentação de sandboxing, caso você queira limitar o que o agente pode fazer.

O assistente oferece QuickStart (padrões recomendados) ou Advanced (controle total). Para a maioria, QuickStart resolve.

Em seguida, escolha seu provedor de modelo. Se você tem assinatura Claude Max ou Pro, selecione a opção setup-token. Abra um terminal separado e rode claude setup-token e cole o token gerado no assistente.

Para configurar o canal, selecione WhatsApp e escaneie o QR com o celular (Configurações → Aparelhos conectados → Conectar um aparelho). Outros canais como Telegram e Discord também estão disponíveis.

O assistente então pergunta sobre configuração de skills. Skills ampliam o que o OpenClaw consegue fazer, mas exigem dependências extras.

Por agora, pule para manter a configuração inicial simples. Dica: use Espaço para alternar opções e Enter para confirmar.

Depois de pular a configuração de hooks, o serviço Gateway é instalado automaticamente. O assistente pergunta como você quer "chocar" seu bot. A opção TUI (Terminal User Interface) abre tanto o chat no terminal quanto o dashboard web.

Agora teste o WhatsApp. Envie uma mensagem para você mesmo. Sua pergunta e a resposta do OpenClaw aparecem nos três lugares: terminal, UI web e WhatsApp.

Se você vê respostas nas três interfaces, está tudo no ar.

OpenClaw na prática: recursos nativos

Em dez minutos de setup você já tem um agente funcional. Os exemplos a seguir mostram o que o OpenClaw faz de fábrica.

Exemplo 1: achar e enviar uma captura de tela perdida

Digamos que você esteja fora e percebe que esqueceu de enviar um arquivo para si mesmo. Ele está no seu notebook em casa.

Testei esse cenário usando a captura de tela feita durante o setup, aquela mostrando a primeira resposta do OpenClaw. O arquivo tinha um nome genérico, enterrado entre dezenas de outras imagens na pasta Downloads.

Minha mensagem para o OpenClaw: "Tenho uma captura de tela na pasta Downloads de uma conversa no WhatsApp. Você consegue achar e mandar aqui?"

O agente analisou imagem por imagem. Quando encontrou o arquivo certo, enviou de volta pelo chat.

Quando o agente acessou minha pasta Downloads pela primeira vez, o macOS pediu permissão. Se você pretende usar o OpenClaw remotamente, conceda Acesso Total ao Disco antes (veja a seção de Segurança para detalhes).

Exemplo 2: relatório de espaço em disco com gráficos

Agora imagine que um colega vai te enviar um arquivo grande pelo Dropbox. Antes disso, você quer garantir que sua máquina tem espaço para baixar. Você poderia fuçar no Finder ou rodar comandos no terminal, mas está no celular, num fim de semana, e quer algo rápido.

Sua mensagem para o OpenClaw: "Verifique meu espaço em disco e gere um relatório em PDF com gráficos (feitos em Python) mostrando o uso por pasta."

Essa tarefa requer vários passos: escanear o sistema de arquivos, agregar tamanhos por diretório, escrever código Python para gerar gráficos e exportar tudo para PDF.

A resposta que você precisava: 94 GB livres. O PDF incluiu um gráfico de pizza e um de barras com a divisão por pastas. O OpenClaw também sinalizou que Library era a maior vilã, com ~300 GB.

Notei que o OpenClaw tende a ser mais enxuto. Dê o mesmo prompt para o Claude Code ou outro agente de código e ele vai exagerar. Você pode receber uma dúzia de gráficos com detalhamento profundo de diretórios.

Aqui, o OpenClaw seguiu a objetividade do meu pedido: dois gráficos, pastas de topo, pronto. Se quiser mais detalhe, peça explicitamente.

Expandindo o OpenClaw com skills personalizadas

Provavelmente você tem rotinas recorrentes: checar a agenda antes de uma reunião, pesquisar no seu app de notas, postar nas redes, controlar dispositivos inteligentes. Essas tarefas seguem padrões. 

As skills permitem ensinar esses padrões ao OpenClaw uma vez para que ele assuma dali em diante.

Uma skill é uma pasta com um arquivo SKILL.md e, opcionalmente, scripts, configs ou outros recursos. O markdown traz frontmatter em YAML (nome, descrição, requisitos) e instruções passo a passo que são carregadas no contexto do agente. 

Quando seu pedido bate com uma skill, o agente segue essas instruções em vez de descobrir do zero. As skills também podem agrupar scripts auxiliares para fluxos complexos, então tudo que o agente precisa fica num só lugar.

O formato segue a especificação AgentSkills, um padrão aberto criado originalmente pela Anthropic e hoje adotado no ecossistema: Claude Code, Cursor, VS Code, OpenAI Codex, Gemini CLI, GitHub Copilot e outros. 

Se você já mexeu com o Claude Agent SDK, vai reconhecer o padrão. Construa uma skill para o OpenClaw e ela funciona em qualquer ferramenta compatível com AgentSkills.

Veja como é o frontmatter da skill do GitHub:

---
name: github
description: Interact with GitHub using the gh CLI.
metadata: {"openclaw":{"requires":{"bins":["gh"]}}}
---

O campo requires.bins indica que essa skill só carrega se gh estiver instalado. Skills também podem exigir variáveis de ambiente (chaves de API) ou flags específicas de configuração. Se um requisito não for atendido, a skill fica inativa até você instalar a dependência.

Skills nativas do OpenClaw

O OpenClaw vem com 49 skills cobrindo fluxos comuns. Rode openclaw skills list para ver quais estão prontas no seu sistema.

• Ecossistema Apple: Notes, Reminders, Things 3, Bear Notes. Peça para o OpenClaw adicionar um lembrete ou buscar nas suas notas e ele sabe os comandos certos de CLI.
• Google Workspace: Gmail, Calendar, Drive, Docs, Sheets via o CLI gog. Requer configuração de OAuth; depois disso, você pode pedir "o que tem na minha agenda amanhã" ou "escreva uma resposta para aquele e-mail da Sarah".
• Comunicação: Slack, iMessage, Twitter/X. Publique tweets, reaja a mensagens no Slack ou pesquise seu histórico do iMessage.
• Casa inteligente: Philips Hue, Sonos, Eight Sleep. Controle luzes, toque música, ajuste a temperatura da sua cama.
• Ferramentas de dev: GitHub CLI para issues e PRs, uma skill de coding agent que abre o Claude Code como subprocesso, Whisper para transcrição.

A maioria das skills empacota CLIs existentes. Se o binário estiver ausente, a skill aparece como indisponível até você instalar.

Criando suas próprias skills no OpenClaw

As skills nativas cobrem o básico, mas o real ganho vem quando você cria skills para os seus fluxos. Edição de imagem é um bom caso: você tira fotos no celular, mas redimensionar e aplicar marca d'água geralmente exige sentar no computador. Uma skill personalizada permite fazer isso pelo WhatsApp enquanto você está na rua.

Pedi ao OpenClaw que criasse uma skill que redimensiona imagens para qualquer resolução e adiciona um logo genérico em ~/Documents/logo.png. Ele usou o skill-creator embutido para escrever um script Python com PIL, gerar a estrutura de pastas e produzir um SKILL.md com exemplos de uso.

A skill ficou na pasta skills/ do meu workspace e carregou na sessão seguinte. Para testar, enviei um print da homepage do OpenClaw e pedi para redimensionar para LinkedIn com marca d'água.

Alguns segundos depois, recebi a imagem de volta, com marca d'água e pronta para postar. Agora essa skill vive na minha máquina, acessível pelo celular sempre que eu precisar.

Se você quer ideias ou prefere reutilizar o que a comunidade já fez, confira awesome-openclaw-skills. O repositório indexa 565+ skills da comunidade. Alguns destaques:

• Tesla: Tranque o carro, ligue o ar, verifique o nível de carga. Útil quando você está a caminho do estacionamento e quer o ar ligado.
• Home Assistant: Controle total da casa inteligente. "Apague as luzes da sala" de qualquer lugar.
• Picnic: Compras de mercado. Pesquise produtos, adicione ao carrinho, agende a entrega via chat.

Recursos avançados do OpenClaw

Até aqui vimos o OpenClaw como um assistente reativo: você pede, ele age. Mas três recursos levam além do chat básico.

• Memória persistente permite que o agente lembre suas preferências entre sessões e plataformas. 
• Monitoramento proativo faz com que ele te chame sem você pedir. 
• E o sandboxing resolve a preocupação óbvia: uma IA com acesso ao terminal precisa de limites.

Memória persistente e personalização

O OpenClaw guarda seu contexto em arquivos markdown em ~/clawd/. Cada arquivo tem um propósito:

SOUL.md define como o agente se comunica. Personalidade, tom, limites. O começo padrão é assim:

# SOUL.md - Who You Are
 
*You're not a chatbot. You're becoming someone.*
 
## Core Truths
 
**Be genuinely helpful, not performatively helpful.** Skip the "Great question!"
and "I'd be happy to help!" — just help. Actions speak louder than filler words.
 
**Have opinions.** You're allowed to disagree, prefer things, find stuff amusing
or boring. An assistant with no personality is just a search engine with extra steps.
 
**Be resourceful before asking.** Try to figure it out. Read the file. Check the
context. Search for it. *Then* ask if you're stuck.

AGENTS.md define o que o agente deve fazer em cada sessão e como agir. Inclui regras de segurança, etiqueta em grupo e instruções de uso de ferramentas. A abertura:

# AGENTS.md - Your Workspace
 
This folder is home. Treat it that way.
 
## Every Session
 
Before doing anything else:
1. Read SOUL.md — this is who you are
2. Read USER.md — this is who you're helping
3. Read memory/YYYY-MM-DD.md (today + yesterday) for recent context
4. **If in MAIN SESSION** (direct chat with your human): Also read MEMORY.md

USER.md guarda fatos sobre você. Quando você pede ao OpenClaw para lembrar algo, vem para cá. Depois que eu disse ao agente que gosto de Breaking Bad:

# USER.md - About Your Human
 
## Context
 
### Entertainment Preferences
- **TV Shows:** Loves Breaking Bad

IDENTITY.md é onde o agente define a si mesmo: nome, vibe, emoji, avatar. Você preenche isso no setup ou deixa o agente escolher.

Dois arquivos adicionais aparecem na documentação, mas são criados sob demanda:

• MEMORY.md: Memórias de longo prazo curadas. O agente cria quando vale a pena preservar além das notas diárias. Só é carregado na sessão principal (não em grupos) por privacidade.
• memory/YYYY-MM-DD.md: Notas diárias. Logs brutos do que aconteceu. O agente cria o diretório memory/ na primeira necessidade.

Para alterar qualquer um desses arquivos, é só pedir. "Atualize o SOUL.md para ficar mais conciso." "Adicione ao USER.md que eu trabalho em fintech." O agente edita o arquivo diretamente, e as mudanças persistem entre sessões e plataformas.

Alertas e monitoramento proativos

A maioria dos agentes de IA espera seu comando. O OpenClaw pode iniciar o contato de duas formas.

Heartbeats rodam checagens periódicas e as agrupam em uma única rodada. Para configurar:

1. Edite ~/clawd/HEARTBEAT.md com uma checklist do que monitorar:

# Heartbeat checklist
- Check email for urgent messages
- Review calendar for events in next 2 hours
- If idle for 8+ hours, send a brief check-in

2. Configure o intervalo em ~/.clawdbot/clawdbot.json:

{
  "agents": {
	"defaults": {
  	"heartbeat": {
    	"every": "30m",
    	"activeHours": { "start": "08:00", "end": "22:00" }
  	}
	}
  }
}

3. Reinicie o Gateway: openclaw gateway restart

A cada 30 minutos no horário ativo, o OpenClaw percorre a checklist. Se nada exigir atenção, ele fica quieto.

Cron jobs cuidam de tarefas pontuais ou recorrentes com horário exato. Rode estes comandos no terminal:

# Briefing matinal diário às 7h
openclaw cron add --name "Morning brief" --cron "0 7 * * *" --message "Weather, calendar, top emails"
 
# Lembrete único em 2 horas
openclaw cron add --name "Call back" --at "2h" --session main --system-event "Call the client"
 
# Listar cron jobs ativos
openclaw cron list
 
# Remover um job pelo ID (pegue o ID na saída do list)
openclaw cron rm <job-id>

A diferença: heartbeats agrupam várias checagens em uma rodada e compartilham o contexto da sessão principal. Cron jobs rodam em horários exatos e podem usar sessões isoladas com contexto limpo. 

Use heartbeats para "verificar estas coisas periodicamente". Use cron para "faça esta coisa específica neste horário específico". Se você já trabalhou com hooks do Claude Code, o modelo de automação vai soar familiar.

Segurança e sandboxing

Uma IA com acesso ao shell pode apagar arquivos, expor credenciais ou executar comandos maliciosos via prompt injection. Pesquisadores de segurança já encontraram vulnerabilidades reais: bypass de autenticação quando o gateway fica atrás de um reverse proxy não configurado, e exposição de credenciais quando a interface web é vinculada a um endereço público. 

Peter Steinberger recomenda rodar o OpenClaw em hardware dedicado, como um Mac Mini ou VPS.

A maioria não vai fazer isso. Se você rodar na sua máquina principal, o sandboxing reduz o impacto de possíveis problemas.

Para configurar o sandboxing:

1. Garanta que o Docker esteja instalado e em execução.

2. Construa a imagem do sandbox. A partir do diretório-fonte do OpenClaw (onde você clonou o repo ou onde o npm instalou):

./scripts/sandbox-setup.sh

3. Adicione a configuração de sandbox em ~/.clawdbot/clawdbot.json:

{
  "agents": {
	"defaults": {
  	"sandbox": {
    	"mode": "non-main",
    	"scope": "session",
    	"workspaceAccess": "ro"
  	}
	}
  }
}

4. Reinicie o Gateway: openclaw gateway restart

O que significam as configurações:

A opção mode controla quais sessões são isoladas:

• "off": Sem sandboxing. É o padrão — e é arriscado.
• "non-main": Isola chats em grupo e canais externos enquanto a sessão principal no terminal roda no host. Recomendado para a maioria.
• "all": Toda sessão roda em contêiner. Mais seguro, porém com mais latência.

A opção workspaceAccess define o que as sessões isoladas podem ver:

• "none": Workspace isolado. O agente não vê seus arquivos.
• "ro": Acesso somente leitura a ~/clawd/. O agente lê, mas não altera.
• "rw": Leitura e escrita. Use com cautela.

Pontos de atenção: o sandboxing adiciona latência pelo spin-up do contêiner. Skills que precisam de rede não funcionam por padrão, já que contêineres não têm rede. A opção tools.elevated ignora o sandbox completamente — audite o que você permite. Existem limites da plataforma de qualquer forma: só um Gateway pode ser dono de uma sessão WhatsApp, e iMessage só funciona no macOS.

Um ponto específico do macOS: antes de depender do OpenClaw remotamente, conceda Acesso Total ao Disco ao seu app de terminal em Ajustes do Sistema → Privacidade e Segurança → Acesso Total ao Disco. As solicitações de permissão não aparecem quando você está longe e o bloqueio falha silenciosamente.

Considerações finais

O OpenClaw ocupa um espaço único no universo de agentes de IA. Ele não quer substituir seu IDE nem virar um chatbot genérico. É uma ponte entre os modelos de IA que você já paga e os arquivos, apps e automações no seu próprio hardware.

O projeto está evoluindo rápido. As bibliotecas de skills crescem toda semana e a comunidade está criando integrações para tudo, de delivery de mercado a controle de Tesla. À medida que modelos locais melhoram via Ollama, rodar um agente pessoal totalmente offline fica cada vez mais viável.

A verdadeira questão não é se agentes de IA vão gerir nossa vida digital, mas se vamos rodá-los em infraestrutura sob nosso controle ou ceder isso aos provedores de nuvem. O OpenClaw aposta no local-first e, para quem liga para privacidade e propriedade, essa aposta começa a render. Para saber mais sobre agentes desktop, confira nosso tutorial sobre Claude Cowork.