Execute o Ava por $0 na sua própria máquina

A maioria das ferramentas de IA tem uma 'camada Free' que é na verdade uma avaliação — suficiente para te viciar, depois um muro de pagamento. O Ava é construído ao contrário: o nível base é genuinamente gratuito, para sempre, porque você pode executar o agente inteiro no seu próprio hardware e não nos pagar nada. Este é o código secreto. Veja exatamente como usar.

O que você realmente recebe

Não é um modo 'lite' simplificado. O agente completo:

• Todos os modos — Código, Plano, Chat, Ensinar, Segurança, Brainstorm, Escrever — e todas as ferramentas.
• Sua memória local-first, para que o Ava continue aprendendo e lembrando de você entre sessões.
• Custo contínuo zero. Sem créditos, sem faturas de API — você já possui o hardware.
• 100% privado: o modelo roda na sua máquina; seus prompts e código nunca saem dela.
• Sem limite de taxa, mas apenas seu próprio silício.

O que você precisa

• Uma máquina capaz de rodar um LLM local. Um laptop moderno lida com modelos pequenos a médios; mais RAM ou VRAM permite rodar modelos maiores e mais capazes.
• Um executor de modelo local: Ollama (mais simples), LM Studio (UI agradável), ou vLLM para usuários avançados.

Passo 1 — Faça um modelo rodar localmente

Com Ollama, instale-o e puxe um modelo capaz e amigável a chamadas de ferramenta. Modelos ajustados para codificação como Qwen3-Coder são um bom ponto de partida — seu padrão de 30B foi ajustado para chamadas de ferramenta confiáveis, que é a coisa na qual um agente vive ou morre. Variantes maiores são visivelmente mais estáveis em trabalho longo e multi-etapas.

ollama pull qwen3-coder
ollama serve   # usually already running in the background

Prefere uma interface? O LM Studio faz o mesmo — baixe um modelo no app, depois inicie seu servidor local na aba Desenvolvedor.

Passo 2 — Aponte o Ava para ele

Na extensão ou no IDE desktop, abra Configurações → Modelo Personalizado e insira duas coisas. Nenhuma chave de API necessária:

• URL Base — Ollama: http://localhost:11434/v1 · LM Studio: http://localhost:1234/v1
• Nome do modelo — exatamente como seu executor lista (ex.: qwen3-coder).

Passo 3 — Use-o

Selecione seu modelo personalizado e comece a trabalhar. Mesmo chat, mesmos modos, mesma memória — agora rodando inteiramente no seu hardware, por $0. Peça para explicar um arquivo, criar um recurso ou ensinar algo: o loop do agente é idêntico aos modelos gerenciados.

Uma palavra honesta sobre o tamanho do modelo

Modelos open-weight locais são mais fracos que modelos de nuvem de fronteira em chamadas de ferramenta confiáveis e tarefas longas/multi-etapas — quanto menor o modelo, mais isso aparece. A orquestração do Ava (sub-agentes especializados por função, loops de verificação e reparo) é propositalmente projetada para extrair capacidade real de modelos modestos, mas estabeleça expectativas honestamente: um modelo 7B é ótimo para chat e pequenas edições; um modelo maior, se seu hardware permitir, é muito melhor para trabalho autônomo multi-arquivo. Se uma tarefa tiver dificuldades localmente, é o modelo, não o agente. Se você quer essa capacidade sem o hardware, o mesmo agente roda em uma de nossas duas frotas — Maestro no Qwen de ponta a ponta, ou Supernova com um coordenador DeepSeek escolhendo um especialista por etapa — e Free inclui 300 créditos por mês para testá-los. Modelos locais e de conta ficam lado a lado, para que você possa manter o trabalho privado na sua máquina e enviar o trabalho pesado para fora.

Por que te contamos isso

Toda outra plataforma esconde o caminho gratuito. Nós lideramos com ele, porque o ponto do Ava é acesso — IA agencial capaz e privada que qualquer um pode rodar independente do orçamento. Os planos gerenciados existem para quem quer conveniência e modelos de fronteira, e essas assinaturas são o que mantêm a camada Free e o open source vivos. Mas o nível base é genuinamente gratuito, não um teste grátis. Essa é toda a ideia.

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