O futuro é agora: AMD faz publicação com apresentação do conceito intitulado como “Agent Computers“, um novo tipo de disposito que viabiliza a execução de agentes de inteligência artificial (IA) de forma contínua e separada de um PC tradicional.
Os sistemas permitem que usuários deleguem tarefas habilitadas por IA, como pesquisa, análise, programação, gerenciamento de agenda e administração de e-mails, a um sistema sempre ativo que funciona localmente.
Diferentemente dos PCs convencionais, que foram construídos para operação humana direta com abertura de aplicativos e execução de comandos passo a passo, os Agent Computers operam de maneira autônoma e contínua.
O usuário não opera o dispositivo, mas delega tarefas a ele por meio de plataformas de mensagens comuns, como WhatsApp, Slack ou outros aplicativos de comunicação. O agente então planeja, executa e monitora as atividades em nome do usuário.
O conceito de Agent Computer e seu funcionamento
Um Agent Computer funciona como um servidor local de IA de alto desempenho, permanecendo sempre ligado e disponível para executar múltiplas tarefas em paralelo.
Enquanto um computador pessoal executa aplicativos, um Agent Computer executa agentes de IA para que eles possam operar os aplicativos em nome do usuário.
A mudança representa uma evolução dos fluxos de trabalho tradicionais baseados em terminais, scripts ou painéis para interações baseadas em conversas.
Em vez de chatbots convencionais, os agentes nesses sistemas são persistentes e funcionam como colaboradores sempre ativos. Além de responderem perguntas, também tomam ações concretas, transitando entre tarefas, ferramentas e informações de forma contínua e em escala.
Para profissionais, a tecnologia promete maior capacidade de produção; para criadores, mais tempo disponível para trabalho original e menos tempo com logística; para desenvolvedores, um ambiente local de IA construído para criar, testar e executar agentes.
Os processadores que viabilizam a nova categoria
Os sistemas equipados com processadores AMD Ryzen AI Max+, incluindo o modelo AMD Ryzen AI Max+ 395, estão prontos para impulsionar a próxima geração da computação baseada em agentes.
Os chips oferecem o desempenho, a largura de banda de memória e o processamento paralelo necessários para suportar cargas de trabalho com múltiplos agentes e ambientes de IA persistentes. Plataformas como o Framework Desktop também servem como opções para computação agentiva.
A AMD Ryzen AI Halo e plataformas similares conseguem executar modelos locais sofisticados com a eficiência necessária para permanecer persistentemente disponíveis. A arquitetura dos processadores suporta as cargas de trabalho paralelas e multiagentes que definem a próxima fase da computação.
Pessoas e empresas buscam cada vez mais controle sobre seus dados, IA acessível para uso diário sem limites e a confiança de que seus sistemas de IA trabalham para elas, o que torna a computação agentiva local uma necessidade crescente para consumidores, criadores, desenvolvedores, startups e pequenas e médias empresas.
Guia da AMD para execução local do OpenClaw
Por sua vez, a AMD compartilhou um guia do usuário com uma configuração recomendada para instalar e executar o OpenClaw localmente em processadores AMD Ryzen AI Max+ e GPUs Radeon.
Embora existam múltiplas formas de executar o OpenClaw, algumas podem apresentar limitações ou recursos ausentes para usuários Windows.
A configuração recomendada da AMD para OpenClaw via WSL2 introduz um método simplificado para executar agentes de IA locais e cargas de trabalho de modelos de linguagem diretamente em hardware AMD sem sair do ambiente Windows.
A configuração permite o fornecimento totalmente local de modelos de linguagem com suporte funcional a Memory.md por meio de embeddings locais, alimentado pelo LM Studio utilizando llama.cpp. O controle do navegador é executado dentro do WSL2, permitindo fluxos de trabalho automatizados e interações com agentes.
O ambiente pode ser configurado em menos de uma hora e é direcionado para os primeiros usuários que experimentam agentes de IA pessoais e fluxos de trabalho de desenvolvimento local.
Desempenho dos modelos Qwen em hardware AMD
O scorecard RyzenClaw destaca a capacidade das plataformas AMD Ryzen AI Max+ com 128 GB de memória unificada para executar cargas de trabalho de agente de IA com qualidade de nuvem de forma eficiente via OpenClaw.
Com o modelo Qwen 3.5 35B A3B, o sistema entrega cerca de 45 tokens por segundo e processa 10 mil tokens de entrada em aproximadamente 19,5 segundos.
A plataforma suporta uma janela de contexto máxima de 260 mil tokens e pode executar até 6 agentes simultaneamente, permitindo experimentação de IA local escalável, como enxames de agentes, enquanto mantém capacidade de resposta em hardware de consumo.
O scorecard RadeonClaw demonstra os ganhos de desempenho ao executar as mesmas cargas de trabalho em gráficos AMD Radeon AI PRO R9700. Com o modelo Qwen 3.5 35B A3B, o sistema atinge aproximadamente 120 tokens por segundo e processa 10 mil tokens de entrada em cerca de 4,4 segundos.
A solução suporta uma janela de contexto de 190 mil tokens e até dois agentes simultaneamente, resultando em capacidade de resposta significativamente mais rápida para inferência de agente no local.
Modelos como o Qwen 3.5 122B também podem ser executados localmente com forte desempenho nas plataformas AMD.
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A transição da computação pessoal para a agentiva
Por 40 anos, o bom e velho PC foi a ferramenta que permitiu escrever, construir, projetar, analisar, editar, explorar e criar.
A máquina trabalhava para o usuário de forma pessoal e poderosa, aumentando capacidades individuais, dando acesso à informação e redefinindo trabalho, criatividade e vida moderna.
Agora, a tecnologia atravessa nova evolução com a chegada dos agentes de IA. Os Agent Computers representam uma mudança do modelo de IA alimentada pela nuvem para sistemas locais poderosos.
Para finalizar, ressaltamos que a computação agentiva local, focada em privacidade e sempre ativa, se tornou uma necessidade real para a nova era que já chegou (quer gostemos ou não).
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