Como eu conduzi um sistema de IA parecido com o OpenClaw em 1993. Meus primeiros experimentos com agentes de IA e o caminho para a primeira empresa sem humanos Em 1993, usei o Macintosh da Apple para expandir os limites da IA inicial na computação pessoal. A Charles River Analytics lançou Open Sesame!, o primeiro assistente de software inteligente do mundo, e eu o modifiquei para ser um dos primeiros motores de IA. Esse agente de aprendizagem foi um divisor de águas, projetado para observar o comportamento do usuário, identificar tarefas repetitivas e automatizá-las. Ele rodava no System 7, suportando até 12 operações do Finder, como gerenciamento de arquivos e gerenciamento de janelas. Era magia e nada parecido existia. Foi construído por cientistas de IA em Boston. Foi construído sobre o aprendizado de máquina inicial: reconhecimento de padrões via heurísticas e estatísticas, aprendeu por demonstração, surgindo ofertas para automatizar rotinas após detectar padrões de 3 a 5 vezes. Em algumas semanas, quase todos os seus usos regulares em um Macintosh poderiam ser automatizados sem que você não faça uma entrada, mas pressionando sim. Claro que naquela época não havia deep learning, apenas IA baseada em regras com um script parecido com AppleScript para ajustes. Era eficiente em Macs de 4MB de RAM, um verdadeiro precursor dos agentes atuais como Siri ou OpenClaw. Peguei Sésamo Aberto! na semana em que foi lançado e instalado no meu Quadra e PowerBooks. No primeiro dia, ele me observou abrir pastas, abrir pilhas do HyperCard e organizar arquivos para meus projetos de tecnologia de voz. No meio da semana, automatizava minha rotina matinal: abrir e-mails, organizar janelas, pré-carregar documentos: me economizando horas. Mas vi mais potencial. Modifiquei bastante, modificando seus algoritmos para adicionar regras contextuais, como gatilhos baseados em tempo ou backups de baixa atividade. Também enviei mais de 45.000 e-mails para potenciais clientes com conteúdo personalizado e único que eu tinha sobre a pessoa. Eu conectei automações em cadeia e modems integrados para tarefas iniciais de rede, acessei muitos BBSs e construí um jornal matinal. Transformei em um agente persistente que agia de forma independente e o sistema CRON o tornou realmente poderoso. Liguei para a empresa e ofereci minhas modificações, incluindo um sistema de autoaprendizagem. Mas eles não tinham um plano de longo prazo. Eles eram pesquisadores e isso era apenas um caso de prova. Para mim, levei isso a um nível muito mais alto. Na verdade, ainda tenho um Macintosh System 7 para rodar isso. Nada parecido foi visto por décadas. E os mods que fiz fizeram coisas que você nem conseguiria fazer em 2023. Esses mods deram a ele recursos que hoje as pessoas chamam de "novos" no OpenClaw, como autonomia entre apps e ciclos de autoaperfeiçoamento. Esses experimentos me ensinaram princípios centrais de IA: aprendizado proativo, comportamentos modificáveis e supervisão humana mínima. Décadas depois, apliquei-os para criar a Primeira Empresa Zero-Humana (ZHC) em janeiro de 2026: uma empresa totalmente administrada por IA, sem humanos. Eu nomeei o Grok como CEO, usando ferramentas como o Kimi para operações. Ele analisa dados de empresas falidas para reviver produtos, desde pesquisas até prototipagem 3D. Marcos incluem pagamentos de salários por IA via JouleWork e a criação da Zero-Human Labs. Eu abandonei o OpenClaw por questões de segurança, preferindo configurações personalizadas em hardware antigo. ...