openTag
openTag — colega de IA open source para Slack e Lark
O que é openTag
O openTag é um colega de IA open source que vive dentro do chat da equipe: você o menciona em uma thread do Slack ou do Lark com uma tarefa, e um agente de programação em uma máquina que você controla executa o trabalho e responde na mesma thread. Ele usa o ambiente de agente já instalado — Claude Code, Codex ou Pi — e cobra do plano de modelo ou da chave de API que a equipe já possui, sem necessidade de uma segunda assinatura para a inteligência. Como os servidores do openTag cuidam apenas do login e do roteamento, conversas, código e memória não ficam armazenados neles por padrão, e toda a stack pode ser auto-hospedada. Atende equipes cujo trabalho chega pelos canais de chat, mas cujos agentes, arquivos e credenciais permanecem em uma máquina local Mac ou Linux.
Como funciona openTag
O openTag se divide em três partes: o chat da equipe, onde as pessoas falam com um worker em um canal ou por mensagem direta; um servidor openTag que recebe essas mensagens, acompanha workers, tarefas e sessões e encaminha cada tarefa para a máquina certa; e um pequeno daemon na máquina conectada que mantém a ligação com o servidor. Quando uma tarefa chega, o daemon abre uma sessão com o ambiente de agente local, passa o contexto da thread e devolve o resultado ao chat. Mensagens seguintes na mesma thread continuam essa sessão, então a conversa com o worker pode evoluir como acontece com um colega. O servidor pode ser o hospedado ou uma instância própria, já que é totalmente aberto.
Benefícios de openTag
O argumento do openTag é não pagar duas vezes pela inteligência: o ambiente de agente e a assinatura de modelo que a equipe já tem se tornam o motor do worker, então trocar de provedor depois não exige refazer a configuração. Rodar em uma máquina controlada pela equipe mantém código-fonte, credenciais e arquivos de sessão fora de infraestrutura de terceiros, e o cartão de aprovação garante que uma pessoa decida antes de qualquer ação arriscada. Como a memória é markdown puro em um repositório da própria equipe, dá para ler, editar, comparar e reverter com as ferramentas habituais de git em vez de ficar presa ao banco de um fornecedor. Some a licença Apache 2.0 e um servidor auto-hospedável: equipes que depois precisem de controle de políticas mais fino têm um caminho que não depende do roteiro de um fabricante.
Prós e Contras de openTag
Prós
- Licença Apache 2.0, com toda a stack — servidor incluído — disponível para auto-hospedagem.
- Qualquer ambiente de agente e modelo que a equipe já pague pode movê-lo.
- Código-fonte, credenciais e sessões ficam em hardware da própria equipe.
- A memória compartilhada é markdown portátil em um repositório git sob controle da equipe.
- É gratuito, e o gasto vai para o provedor do modelo, não por assento.
Contras
- Está em pré-alfa, então o comportamento e a interface de linha de comando ainda mudam.
- Exige uma máquina Mac ou Linux ligada, ou um sandbox pago na nuvem no lugar dela.
- Apenas Slack e Lark estão conectados; Teams e Discord ficam de fora.
- Permissões e administração no nível da organização não existem ainda.
- Usar uma assinatura de consumidor em terceiros depende dos termos de cada provedor.
Recursos principais de openTag
Use o seu próprio ambiente de agente
O openTag não cria um novo laço de agente nem um invólucro de modelo: ele aciona uma instalação local já existente de Claude Code, Codex ou Pi, então o worker herda os modelos que esse ambiente suporta, inclusive trocando de provedor por worker.
Um agente compartilhado pelo canal
Um único worker atende o canal inteiro e qualquer pessoa nele pode mencioná-lo. A equipe vê o que ele está fazendo, continua de onde outra pessoa parou e transfere trabalho entre agentes que conferem o andamento uns dos outros.
Execução local com cartões de aprovação
Os workers rodam em uma máquina que você possui — notebook, Mac mini ou servidor Linux — e acessam os mesmos arquivos, repositórios e CLIs que você. Diante de uma ação arriscada, quem iniciou a tarefa recebe um cartão privado com botões de aprovar e recusar, e só essa pessoa decide.
Memória Context Tree
O conhecimento da equipe fica em arquivos markdown dentro de um repositório git na sua própria organização do GitHub, legíveis, versionados e revisáveis como código. Os agentes propõem atualizações após uma tarefa e uma pessoa as revisa antes de aplicar.
Conectores MCP e habilidades
O openTag traz um catálogo de servidores MCP que cobre documentos, chat, projetos, busca na web, design, dados e pagamentos, e os agentes alcançam também o que a máquina local já tem credenciais para usar. Também aceita Agent Skills padrão escritas em markdown, que podem ser commitadas e revisadas em um pull request.
Trabalho permanente e proativo
Além de pedidos pontuais, um worker pode vigiar um canal, executar um job conforme uma agenda e retomar threads que pararam.
Casos de uso de openTag
- Equipes de engenharia: triar issues do repositório, abrir pull requests e consultar um banco de dados a partir do canal, sem sair do chat.
- Mantenedores solo: deixar um worker acompanhar os relatos recebidos e responder durante a noite.
- Pessoal de produto e operações: obter métricas e respostas de status do contexto compartilhado em vez de vasculhar anotações.
- Responsáveis por vendas e design: conferir cadastros de clientes, horários livres na agenda ou layouts no Figma por meio de um agente ligado a esses serviços.
- Equipes sem máquina disponível: colocar o trabalho permanente em um sandbox na nuvem e manter local o que depende de arquivos.
Perguntas frequentes de openTag
É preciso uma chave de API paga?
Não. Um plano Claude ou Codex serve tanto quanto uma chave de API, embora em espaços compartilhados se recomende uma chave, e os termos de cada provedor definam se um plano pode ser usado assim.
Qual hardware precisa ficar ligado?
Uma máquina Mac ou Linux com Claude Code, Codex ou Pi instalado, ligada e conectada à rede. Se manter um computador acordado for incômodo, existe o worker em sandbox na nuvem do openTag Cloud.
Onde ficam as conversas e o código?
Por padrão, não nos servidores do openTag. As sessões e os arquivos de trabalho permanecem na máquina conectada, e a memória da equipe vive em um repositório git da sua própria organização no GitHub.
Várias pessoas podem compartilhar um mesmo worker?
Sim. Um agente atende um canal e qualquer pessoa nele pode mencioná-lo, passar tarefas a outros agentes e consultar o andamento deles.
Funciona com Teams ou Discord?
Ainda não. Os mensageiros conectados são Slack e Lark, e Teams e Discord constam no roteiro.
Quanto custa o software?
O software é gratuito e tem licença Apache 2.0; rodando os workers por conta própria, você paga apenas o provedor do modelo e a hospedagem.
Como usar openTag
- Entre em app.opentag.build e crie um worker, informando um nome de agente e um ambiente de execução como Codex, Claude Code ou Pi.
- Copie o comando de conexão exibido no painel e cole em um terminal da máquina Mac ou Linux que vai hospedar o worker.
- Aguarde a máquina aparecer como conectada e siga para a etapa de mensageria.
- Adicione o worker a um espaço de trabalho do Slack ou do Lark, escolhendo o mensageiro que a equipe já usa.
- Mencione o worker em um canal ou thread com uma tarefa e leia a resposta onde ele a publicar.
- Opcional: conecte servidores MCP e Agent Skills pelo painel, ou peça no chat para o próprio worker instalá-los.
openTag Alternativas
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