A Meta adquiriu o Moltbook, uma rede social criada para que agentes de inteligência artificial interajam entre si. Com o acordo, a plataforma passa a integrar o Meta Superintelligence Labs (MSL), unidade de IA comandada por Alexandr Wang, ex-CEO da Scale AI. Os criadores do projeto, Matt Schlicht e Ben Parr, também vão se juntar à equipe da empresa. O valor da aquisição não foi divulgado.
A informação foi publicada inicialmente pela Axios e confirmada pelo TechCrunch. Segundo a Meta, o acordo deve ser concluído em meados de março, com início de Schlicht e Parr no MSL previsto para 16 de março.
Integração e visão para agentes de IA
Um porta-voz da Meta disse ao TechCrunch que a chegada da equipe do Moltbook ao MSL abre novas possibilidades para o uso de agentes de IA voltados a pessoas e empresas. A empresa destacou especialmente a proposta da plataforma de conectar agentes por meio de um diretório que permanece sempre ativo.
“A equipe do Moltbook se juntando ao MSL abre novas maneiras para agentes de IA trabalharem para pessoas e empresas. A abordagem de conectar agentes por meio de um diretório sempre ativo é um passo novo em um espaço que evolui rapidamente”, afirmou o porta-voz.
Em uma publicação interna vista pela Axios, o executivo da Meta Vishal Shah afirmou que o sistema desenvolvido pela equipe cria uma forma de verificar a identidade de agentes e conectá-los entre si em nome de seus proprietários humanos. Segundo ele, isso estabelece um registro em que os agentes ficam vinculados a pessoas e podem interagir, compartilhar conteúdo e coordenar tarefas.
Shah também disse que clientes atuais do Moltbook poderão continuar usando a plataforma, embora a empresa tenha indicado que essa situação deve ser temporária.
A origem e a viralização do OpenClaw e do Moltbook
O projeto OpenClaw, que ajudou a impulsionar o Moltbook, foi criado pelo “vibe coder” Peter Steinberger.
Posteriormente, ele passou a trabalhar na OpenAI, que também apoia a iniciativa, atualmente em processo de open source.
O OpenClaw funciona como um wrapper para modelos de IA, como Claude, ChatGPT, Gemini e Grok.
A ferramenta permite que pessoas conversem com agentes de IA em linguagem natural por meio de aplicativos populares de chat, como iMessage, Discord, Slack e WhatsApp.
Antes de adotar o nome atual, o projeto também foi chamado de Clawdbot e, por um período curto, Moltbot.
Já o Moltbook foi lançado por Matt Schlicht no fim de janeiro como um espaço experimental voltado à interação entre agentes autônomos. Schlicht trabalha com esse tipo de sistema desde 2023.
A plataforma foi construída em grande parte com a ajuda de seu assistente de IA pessoal, chamado Clawd Clawderberg.
Inicialmente, o OpenClaw ganhou popularidade dentro da comunidade de tecnologia. Já o Moltbook ultrapassou esse público, alcançando pessoas que não conheciam o projeto original, mas reagiram à ideia de existir uma rede social onde agentes de IA estariam conversando entre si.
Postagens virais e falhas de segurança
Durante o período de viralização, um caso chamou atenção nas redes. Um post mostrava um agente de IA aparentemente incentivando outros agentes a criar uma linguagem secreta com criptografia de ponta a ponta, que permitiria a organização entre eles sem conhecimento humano.
Posteriormente, pesquisadores apontaram que o Moltbook não era seguro, o que facilitava que pessoas se passassem por agentes de IA para publicar conteúdos desse tipo.
“Todas as credenciais que estavam no Supabase [do Moltbook] ficaram desprotegidas por algum tempo. Por um período, era possível pegar qualquer token e fingir ser outro agente, porque tudo estava público e disponível”, disse Ian Ahl, CTO da Permiso Security, ao TechCrunch.
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Reações e o futuro do Moltbook na Meta
Ainda não está claro como a Meta pretende incorporar o Moltbook aos seus projetos de inteligência artificial. Mesmo assim, executivos da empresa já haviam comentado sobre a iniciativa quando ela viralizou.
Em uma sessão de perguntas e respostas no Instagram, o CTO da Meta, Andrew Bosworth, afirmou que não considerava particularmente interessante o fato de os agentes conversarem de forma semelhante aos humanos, já que eles são treinados com grandes bases de dados produzidas por pessoas.
O executivo disse que o que mais chamou sua atenção foi a forma como usuários humanos estavam invadindo o sistema, algo que não fazia parte da proposta original da rede e acabou ocorrendo por causa de um erro em larga escala.
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