Como executar um agente de código numa VPS

Por que executar um agente de programação numa VPS

Um agente de programação é uma ferramenta que lê a sua base de código, escreve alterações e executa comandos para as testar, tudo a partir do terminal. Executá-lo numa VPS tem três vantagens em relação ao seu computador portátil: continua a trabalhar depois de desligar, fica junto do código e das ferramentas de compilação e pode comunicar com um modelo alojado por si. Inicie-o dentro de uma sessão tmux para poder fechar o computador portátil e retomar o trabalho mais tarde, seguindo o mesmo padrão de executar o Claude Code numa VPS com tmux.

Vale a pena conhecer dois agentes baseados no terminal. O Aider é a opção nativa do terminal e centrada no git: cria automaticamente um commit para cada alteração com uma mensagem adequada, mantendo o histórico limpo e tornando cada edição reversível. É um dos agentes de programação para terminal com maior histórico de utilização, embora o ritmo de lançamentos tenha abrandado. O Goose, da Block, é mais abrangente: é um agente Apache-2.0 com um ecossistema amplo de extensões e suporte para vários providers, incluindo modelos locais do Ollama, atualmente desenvolvido sob a Agentic AI Foundation (AAIF) da Linux Foundation. O Aider adapta-se a um fluxo de trabalho disciplinado e centrado no git; o Goose adapta-se melhor a um assistente geral com um conjunto amplo de plugins.

O que é necessário

Precisa de um VPS com git, tmux e uma versão recente do Python para usar o Aider, ou do instalador do Goose para usar o Goose. Também precisa de um modelo: uma chave de API de um fornecedor como Anthropic ou OpenAI, ou um modelo local disponibilizado pelo Ollama no mesmo VPS. A opção auto-hospedada mantém o seu código no próprio servidor e não tem custo por token, mas exige memória suficiente para executar um modelo capaz.

Instale e execute o Aider

Instale o Aider num ambiente isolado com o pipx, que é disponibilizado pelo apt porque o Ubuntu 24.04 bloqueia o uso direto de pip install fora de um ambiente virtual (PEP 668). Em seguida, execute o Aider dentro do seu projeto, numa sessão tmux, para que continue ativo mesmo depois de uma desligação:

sudo apt install pipx
pipx ensurepath
pipx install aider-chat
tmux new -s aider
cd ~/my-project
aider

Uma nota sobre versões: esta instalação funciona como mostrado no Ubuntu 24.04. No Ubuntu 26.04, falha. A versão atual, aider-chat 0.86.2 (fevereiro de 2026), suporta apenas Python 3.10 a 3.12, e o 26.04 inclui Python 3.14. Por isso, a instalação é rejeitada na verificação da versão do Python, antes de qualquer dependência ser instalada. A solução é fornecer ao Aider o seu próprio Python 3.12:

pipx install --python 3.12 --fetch-missing-python aider-chat

O pipx descarrega um interpretador autónomo apenas para o Aider, e a instalação é concluída. Isto é um sintoma do ritmo mais lento de lançamentos do Aider: o branch principal do Aider já aceita Python até à versão 3.14, mas, em outubro de 2026, nenhuma versão inclui essa alteração. Se isso for um problema, o Goose é a opção com manutenção mais ativa.

Depois de o executar, desligue-se da sessão com Ctrl-b e depois d. O agente continua a trabalhar mesmo com o portátil fechado. Volte a ligar-se mais tarde com tmux attach -t aider para consultar o que foi alterado. Nada impede que mantenha uma segunda janela tmux aberta para outro agente. Se ambos forem o Claude Code, as duas sessões podem passar trabalho entre si em vez de ter de o retransmitir manualmente. O Aider lê o repositório, propõe alterações, aplica-as e cria um commit para cada uma. Também pode incluir ficheiros adicionais no contexto quando uma alteração abrange vários ficheiros. Como cada alteração é um commit, desfazer o trabalho do agente é apenas executar git revert. Esta é a rede de segurança que torna o uso mais confortável. O Goose é instalado com o script de uma linha documentado e funciona de forma semelhante a partir do terminal, executando tarefas através das suas extensões:

curl -fsSL https://github.com/aaif-goose/goose/releases/download/stable/download_cli.sh | bash

Modelo alojado ou modelo autoalojado

Um modelo alojado oferece a melhor qualidade e não precisa de hardware local, mas tem um custo por token e o seu código é enviado para o fornecedor. Os custos por token acumulam-se mais depressa do que a maioria das pessoas espera, porque o agente reenvia toda a conversa a cada interação. A explicação do Claude Code sobre quanto uma sessão longa de agente realmente gasta em tokens também se aplica aqui, porque o Aider e o Goose usam o mesmo modelo de faturação. Um modelo autoalojado através do Ollama mantém tudo no seu servidor e é gratuito depois de o hardware estar pago, mas um modelo de programação suficientemente bom para ser útil precisa de memória real. Esse é o compromisso a avaliar: qualidade e conveniência contra privacidade e custo.

Se optar pelo autoalojamento, a questão prática é saber qual o modelo adequado ao seu servidor. Verifique também a janela de contexto, porque o Ollama usa uma janela pequena por predefinição e trunca silenciosamente tudo o que seja mais longo. Para um agente de programação, isso faz com que os ficheiros que acabou de ler desapareçam do prompt: aumentar num_ctx resolve o problema, e a cache KV maior de que precisa faz parte da memória que terá de prever. Dimensione os recursos antes de transferir um modelo de oito gigabytes para uma máquina que não o consegue manter na memória:

Segurança: edita ficheiros e executa comandos

Um agente de programação não é passivo. Reescreve ficheiros e pode executar comandos de compilação e testes, por isso deve tratá-lo com o mesmo cuidado que teria com qualquer processo capaz de alterar o sistema. Três hábitos cobrem a maior parte do risco. Trabalhe dentro de um repositório git, para que todas as alterações sejam registadas e reversíveis; o Aider faz isto automaticamente. Execute o agente com o seu utilizador normal sem privilégios, nunca como root, seguindo utilizadores com privilégios mínimos, para que um comando incorreto não possa afetar todo o sistema. Mantenha também o próprio servidor protegido, porque uma VPS usada para programação continua a ser um servidor público: SSH apenas com chaves, uma firewall com política de negação por predefinição e as restantes medidas. O guia de hardening do OpenClaw segue a mesma abordagem para um agente mais autónomo, e estes princípios também se aplicam a outros agentes.

Para integrar um agente de programação no seu próprio fluxo de trabalho, criar um agente de IA com Claude mostra como um modelo controla as suas ferramentas; executar o Gemini CLI da Google numa VPS é outra opção de terminal, e alojar o OpenHands por conta própria é a alternativa autónoma mais pesada. O projeto aberto com mais estrelas neste espaço tem agora um guia próprio: executar o OpenCode numa VPS configura-o com o mesmo padrão de tmux e de utilizador sem privilégios.

FAQ

Posso executar um agente de programação com um modelo local em vez de uma API paga?

Sim. Tanto o Aider como o Goose funcionam com modelos locais disponibilizados pelo Ollama, pelo que pode executar um agente de programação totalmente autoalojado, sem custos por token e sem o código sair do seu servidor. A limitação é a memória: um modelo suficientemente capaz para escrever código útil precisa de uma quantidade considerável de RAM ou VRAM. Dimensione a máquina de acordo com o modelo antes de avançar.

Aider ou Goose: qual devo usar?

Escolha o Aider se o seu fluxo de trabalho for centrado no terminal e no git e quiser a opção mais madura e com menos sobrecarga. O Aider cria um commit automaticamente para cada alteração, mantendo o histórico reversível. Escolha o Goose se quiser um assistente mais abrangente, com um ecossistema amplo de extensões e suporte para muitos fornecedores. Ambos são executados no terminal e funcionam com o Ollama, pelo que qualquer um deles é adequado para um VPS.

De quanta memória preciso para um modelo de programação autoalojado?

Depende do tamanho do modelo e do nível de quantização. Um modelo pequeno e quantizado pode ser executado com alguns gigabytes, enquanto um modelo mais potente precisa de muito mais memória. Janelas de contexto longas também aumentam esse requisito. Use a ferramenta de dimensionamento acima para estimar a memória necessária para um determinado modelo e comprimento de contexto antes de o transferir.

É seguro permitir que um agente de IA edite o meu código e execute comandos?

É possível fazê-lo com as práticas adequadas. Mantenha o trabalho num repositório git para que cada alteração fique num commit reversível. Execute o agente com um utilizador sem privilégios, e não como root. Reforce a segurança do VPS como faria com qualquer servidor público. Reveja as alterações criadas pelo agente em vez de confiar nelas cegamente, sobretudo qualquer comando que ele pretenda executar no sistema.