Introdução

MarksClaw — zero overhead. Zero concessão. Nativo por design.

MarksClaw é o sistema operacional de runtime para workflows agentivos — infraestrutura que abstrai modelos, ferramentas, memória e execução para que agentes sejam construídos uma vez e rodem em qualquer lugar. Um único binário estático roda em hardware de R$ 50 usando menos de 5 MB de RAM — 99% menos memória que alternativas baseadas em Node.

Arquitetura orientada a traits · runtime seguro por padrão · provedor / canal / ferramenta trocáveis · tudo plugável.

Por que times escolhem MarksClaw

• Leve por padrão — binário nativo pequeno, startup rápido, memória enxuta
• Seguro por design — pareamento, sandbox estrito, allowlists explícitas, escopo de workspace
• Totalmente intercambiável — sistemas core são traits (provedores, canais, ferramentas, memória, túneis)
• Sem lock-in — suporte a provedores compatíveis com OpenAI + endpoints customizados plugáveis

Licença: MIT OR Apache-2.0 · Projeto mantido pelo time Marks.

Instalação

Uma única linha instala o MarksClaw no seu SO:

curl -fsSL https://claw.marks.ia.br/install-marksclaw.sh | bash

Depois da instalação, verifique:

marksclaw --version
marksclaw status

Outras formas de instalar:

# Homebrew
brew install marks/tap/marksclaw

# Cargo
cargo install marksclaw

# Docker
docker run -p 42617:42617 ghcr.io/marks/marksclaw:latest

Canais

MarksClaw integra 20+ canais de comunicação. Ative só o que precisar — cada canal é um módulo carregado sob demanda, sem sobrecarga de runtime.

• Telegram, Discord, WhatsApp, Slack, Signal, iMessage, Matrix, IRC, E-mail, Bluesky
• DingTalk, Lark, Mattermost, Nostr, QQ, Reddit, LinkedIn, Twitter, WeChat Work, Notion
• Webhook HTTP genérico para qualquer integração custom

Exemplo de configuração Telegram em ~/.config/marksclaw/channels.toml:

[channels_config.telegram]
bot_token = "123456:ABC-token"
allowlist = ["*"]

Provedores

Mais de 50 backends LLM suportados, incluindo provedores locais. Troca de modelo em runtime via model switch. Failover e roteamento são embutidos.

• Cloud: OpenAI, Anthropic, Google Gemini, AWS Bedrock, DeepSeek, Groq, Mistral, xAI, Perplexity, Together AI, Fireworks, Cohere, MiniMax, OpenRouter
• Local: Ollama, llama.cpp, vLLM, endpoints OpenAI-compatíveis
• Custom: qualquer endpoint HTTP que implemente o protocolo de chat completions

Ferramentas

70+ ferramentas out-of-the-box: operação de arquivos, shell, git, navegador, busca web, PDF, integrações (Jira, Notion, Google Workspace), MCP (Model Context Protocol), cron e agendamento, memória persistente, delegação agente-a-agente e swarm.

Recursos principais

Runtime enxuto por padrão

Fluxos comuns de CLI e status rodam em poucos megabytes de memória em builds release.

Deploy de baixo custo

Projetado para SBCs baratas e instâncias cloud pequenas, sem dependências de runtime pesadas.

Cold start rápido

Runtime nativo em binário único mantém comandos e daemon próximos do instantâneo para operação diária.

Arquitetura portátil

Um mesmo workflow binário cobre ARM, x86 e RISC-V com provedores / canais / ferramentas trocáveis.

Fase de pesquisa

Coleta proativa de informação via ferramentas antes da geração de resposta — reduz alucinações checando fatos primeiro.

Benchmarks

Medição rápida em máquina local (macOS arm64, Abril 2026), normalizada para hardware edge 0,8 GHz.

MarksClaw medido com /usr/bin/time -l. OpenClaw requer Node.js (~390 MB overhead). PicoClaw e MarksClaw são binários estáticos.

Medição reproduzível local

# Medição reproduzível local
cargo build --release
ls -lh target/release/marksclaw
/usr/bin/time -l target/release/marksclaw --help
/usr/bin/time -l target/release/marksclaw status

# Amostra exemplo (macOS arm64, Abril 2026):
# Binário release: 8,8 MB
# marksclaw --help: ~0.02s real, ~3,9 MB pico
# marksclaw status: ~0.01s real, ~4,1 MB pico

Tudo que foi construído até aqui

Plataforma core

• Gateway HTTP/WS/SSE com sessões, presença, config, cron, webhooks, dashboard e pareamento
• Superfície CLI: gateway, agent, onboard, doctor, status, service, migrate, auth, cron, channel, skills
• Loop de orquestração de agente com dispatch de ferramentas, construção de prompt, classificação de mensagens e carregamento de memória
• Wrapper resiliente de provedor com failover, retry e roteamento de modelo em mais de 50 backends LLM

Canais (28+)

WhatsApp (nativo), Telegram, Slack, Discord, Signal, iMessage, Matrix, IRC, E-mail, Bluesky, DingTalk, Lark, Mattermost, Nextcloud Talk, Nostr, QQ, Reddit, LinkedIn, Twitter, MQTT, WeChat Work, WATI, Mochat, Linq, Notion, WebSocket, ClawdTalk. Com feature gate: Matrix, Lark, Nostr.

Dashboard web

React 19 + Vite 6 + Tailwind CSS 4 servido direto do Gateway: Dashboard, Agent Chat, Memória, Config, Cron, Ferramentas, Logs, Custo, Doctor, Integrações, Pareamento.

Alvos de firmware

• ESP32 — agente periférico wireless
• ESP32-UI — agente com interface visual
• STM32 Nucleo — periférico industrial (ARM Cortex-M)
• Arduino — ponte básica de sensor/atuador

Ferramentas + automação (70+)

• Core: shell, ler/escrever/editar arquivo, operações git, busca glob, busca de conteúdo
• Web: controle de navegador, fetch web, busca web, screenshot, info de imagem, leitura de PDF
• Integrações: Jira, Notion, Google Workspace, Microsoft 365, LinkedIn, Composio, Pushover
• MCP: wrapper Model Context Protocol + toolsets diferidos
• Agendamento: cron add/remove/update/run, tool de schedule
• Memória: recall, store, forget, knowledge, project intel
• Avançado: delegate (agente-a-agente), swarm, switch de modelo/rota, security ops
• Hardware: board info, memory map, leitura de memória (feature-gate)

Runtime + segurança

• Níveis de autonomia: ReadOnly, Supervised (padrão), Full
• Sandbox: isolamento de workspace, bloqueio de path traversal, allowlist de comandos, caminhos proibidos, Landlock (Linux), Bubblewrap
• Rate limiting: máximo de ações por hora

Ops + empacotamento

• Binários multiplataforma (linux/mac/windows/ARM/x86/RISC-V)
• Imagens Docker e Compose
• Pacote Homebrew, cargo install, script de install em um comando
• Instalador para Linux com detecção de init (systemd, OpenRC)

Comandos rápidos

Fluxo mínimo para subir um agente privado:

$ marksclaw init
? Provedor: OpenAI / Claude / Ollama
? Canais: Telegram, Discord, WhatsApp
? Modo de memória: Cofre criptografado local

marksclaw.config criado com sucesso.

$ marksclaw serve
[marksclaw] docs hub online
[marksclaw] registry de skills carregado
[marksclaw] feed do blog indexado
[marksclaw] UI segura disponível em /

Modo agente

O modo agente substitui o prompt de chat por uma conversa guiada: o agente planeja, usa ferramentas (shell, web, memória, APIs), valida resultados e entrega uma resposta final com auditoria. Ideal para automações com múltiplas etapas.

$ marksclaw agent
> Suba um agente que resume minhas issues do Jira toda manhã às 8h e envie para o Slack.
[planejando...] 3 passos identificados
[executando] cron.add, jira.fetch, slack.post
[ok] cron registrado → 0 8 * * *

Segurança

• Gateway escuta só em localhost por padrão; exposição externa exige pareamento OTP
• API keys cifradas em repouso com arquivo-chave local em ~/.marksclaw/.secret_key
• Landlock (Linux) + Bubblewrap para sandbox estrito de comandos
• Allowlist explícita de diretórios acessíveis pelo agente
• Rate limit configurável por hora/minuto e por ferramenta

Troubleshooting

O agente não responde no canal

• Rodar marksclaw doctor para diagnóstico completo
• Verificar que o token do canal está em ~/.config/marksclaw/channels.toml
• Conferir marksclaw status — provedores LLM devem aparecer como ready

Consumo de memória alto

• Confirmar que está rodando um build release e não debug
• Desligar módulos não usados em ~/.config/marksclaw/features.toml

Logs detalhados

MARKSCLAW_LOG=debug marksclaw serve