Um Guia para Construir uma Força de Trabalho de IA Totalmente Local com o Eigent

Se você está procurando implantar ferramentas de IA poderosas, provavelmente já enfrentou um desafio importante: como desbloquear todo o seu potencial sem comprometer a segurança dos seus dados sensíveis.

A maioria das plataformas envia tudo para a nuvem, o que parece conveniente no início, mas rapidamente acende alertas quando você lida com registros de clientes, dados financeiros ou propriedade intelectual interna. Você quer o poder dos sistemas multiagente, mas também quer privacidade, controle e a capacidade de executar tudo na sua própria máquina.

É aí que o Eigent entra — com Eigent open source cowork, você pode construir uma força de trabalho multiagente totalmente local que vive inteiramente na sua própria infraestrutura.

O que é o Eigent?

O Eigent é um aplicativo desktop multiagente local-first. Em vez de enviar seus dados para servidores externos, ele executa tudo no seu computador. Você tem visibilidade total sobre o que está acontecendo e a confiança de que seus arquivos, credenciais e logs permanecem com você.

Pense nisso como construir sua própria força de trabalho de IA. Você pode subir diferentes agentes, cada um com suas próprias habilidades: um agente de busca que vasculha a web, um agente desenvolvedor que executa código, um agente de documentos que escreve e edita arquivos e até agentes multimodais que lidam com imagens e áudio. O Eigent coordena tudo isso para você, para que eles possam resolver tarefas em paralelo, repassar etapas quando necessário e entregar resultados refinados.

Neste guia, vamos mostrar exatamente como configurá-lo localmente. Ao final, você terá o Eigent rodando no seu desktop com agentes prontos para trabalhar juntos nos seus termos.

Pré-requisitos

Node.js (v18 ou mais recente) e npm: o Eigent é uma aplicação Node/Electron. Instale o Node.js (18–22 é recomendado) se você ainda não tiver. Memória e hardware: recomenda-se pelo menos 8 GB de RAM. O Eigent pode rodar totalmente em CPU se você estiver conectando a APIs externas. Para inferência local de modelos grandes, uma GPU capaz (por exemplo, NVIDIA RTX) ajudará. Sistema operacional: o Eigent suporta Windows e macOS. Docker: instale o Docker e certifique-se de que ele está em execução. https://docs.docker.com/get-docker/ ‍

1. Clone o repositório e inicie o backend PostgreSQL

Clone o repositório do Eigent e instale as dependências:

git clone https://github.com/eigent-ai/eigent.git
cd eigent

Entre no diretório do servidor e inicialize o Docker:

cd server
cp .env.example .env
docker compose up -d

Isso sobe dois containers:

Um banco de dados PostgreSQL (armazenamento de dados do Eigent) O servidor de API do Eigent Ambos são executados localmente na sua máquina em localhost:3001 para a API. Por padrão, o Docker criará um volume para o PostgreSQL, então os arquivos do banco de dados são armazenados em disco.

2. Verifique o Armazenamento Local de Dados

Neste ponto, tudo está sendo executado localmente. O container PostgreSQL (eigent_postgres) contém o banco de dados. Você pode confirmar isso listando seus containers Docker ou usando uma ferramenta como psql dentro do container. Tudo o que o Eigent faz (mensagens de agentes, dados do usuário, logs de tarefas etc.) será gravado nessa instância local do Postgres. Nenhum dado é enviado para fora da sua máquina.

Todos os dados do Eigent são armazenados no banco PostgreSQL local em Docker.

Isso garante privacidade por design. Como indicado na documentação, uma vantagem importante do self-hosting é a privacidade de dados – você mantém os dados sensíveis dentro da sua própria infraestrutura. Na verdade, quando você usa essa configuração, nenhuma informação de workspace ou login sai da sua rede local. O Eigent é totalmente local por padrão, então você pode auditar e confiar que seus dados ficam onde estão.

3. Modifique o .env.development para o Proxy Local

Em seguida, precisamos informar ao front-end para usar o backend local em vez de qualquer serviço em nuvem. Na raiz do projeto (eigent/.env.development), habilite as configurações de proxy local. Abra .env.development em um editor de texto e verifique se ele contém:

VITE_BASE_URL=/api
VITE_PROXY_URL=http://localhost:3001
VITE_USE_LOCAL_PROXY=true

Ao definir VITE_USE_LOCAL_PROXY=true e apontar VITE_PROXY_URL para http://localhost:3001, você configura o front-end para enviar todas as chamadas de API ao seu backend local em Docker.

Certifique-se de remover qualquer # inicial ou marcadores de comentário nessas linhas para que elas entrem em vigor. Com essa configuração, o aplicativo front-end fará proxy das requisições para o seu servidor local em vez da API demo externa.

4. Execute o Aplicativo Frontend

Agora volte para a raiz do repositório e instale as dependências JavaScript, depois inicie o servidor de desenvolvimento:

cd ..
npm install
npm run dev

Isso iniciará o front-end do Eigent localmente. Por padrão, ele roda em http://localhost:3000. Com as alterações no .env, o front-end vai se comunicar com a API em http://localhost:3001 – tudo dentro da sua máquina.

> eigent@* dev
> vite

  VITE vX.X.X  ready in Y ms

  ➜  Local:   http://localhost:3000/

Nenhuma credencial especial de nuvem é necessária aqui – é apenas uma build normal de desenvolvimento em Node.

5. Acesse a UI do Eigent Localmente

A tela de login do Eigent será carregada, servida localmente. Embora seja necessário fazer login, esta instância é self-hosted e não envolve nenhum serviço externo.

Esse login é exclusivamente para o aplicativo local – suas credenciais e dados são salvos no banco Postgres local que você iniciou, não em algum servidor em nuvem. Mesmo que a interface apresente um login no estilo OAuth, toda a autenticação e os dados do usuário ficam na sua máquina. A documentação enfatiza essa abordagem local-first: “Seus dados permanecem no seu próprio dispositivo, abordando preocupações de privacidade e segurança”. Depois de entrar, você chegará ao painel principal, onde poderá criar agentes personalizados, definir fluxos de trabalho e configurar ferramentas.

Por exemplo, a página de ferramentas/configurações permite habilitar ou desabilitar integrações nativas (busca na web, Google Docs, Slack etc.), e a tela de seleção de modelo permite escolher ou configurar seu LLM preferido. Tudo daqui em diante – mensagens de agentes, saídas de ferramentas, bases de conhecimento – permanecerá no seu banco de dados PostgreSQL e no sistema de arquivos local, a menos que você o exporte explicitamente.

A UI do Eigent permite configurar ferramentas integradas (Slack, busca na web etc.) na sua instância local. Escolha quais modelos ou APIs usar para os agentes na configuração local do Eigent.

Observação: ao executar no modo local, os usuários precisam configurar suas próprias chaves de API ou endpoints para os modelos.

Assista ao Tutorial Completo

Prefere um guia visual? Gravamos um passo a passo que mostra todo o processo, desde subir o Docker até fazer login no Eigent localmente.

Link do tutorial: Assista no YouTube