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Título: ByteBot OS: O Futuro do Serviço Público com o Primeiro Sistema Operacional de IA
No contexto atual da administração pública, a inovação tecnológica é um desafio constante e imprescindível. O lançamento do ByteBot OS, o primeiro sistema operacional de inteligência artificial de código aberto, oferece uma oportunidade única para o setor público. Com mais de 16 anos de experiência no serviço público, percebo que a adoção de tecnologias inteligentes pode transformar profundamente a forma como gerimos recursos e atendemos a sociedade.
O ByteBot OS promete não apenas facilitar processos administrativos, mas também otimizar a interação com o cidadão, tornando os serviços mais acessíveis e eficientes. Para implementar essa tecnologia, é crucial que gestores públicos reflitam sobre como a inteligência artificial pode ser integrada em suas operações diárias. Por exemplo, a automação de tarefas repetitivas pode liberar os profissionais para se concentrarem em atividades que exigem um maior nível de análise e criatividade.
Além disso, a natureza de código aberto do ByteBot OS permite uma personalização significativa, adequando-o às especificidades e necessidades de cada município ou estado. Essa flexibilidade é vital para o setor público, que deve se adaptar constantemente às demandas sociais e urgências locais.
Contudo, a implementação de um sistema como o ByteBot OS traz consigo a responsabilidade de se garantir a transparência e a ética na utilização das tecnologias. É fundamental que os servidores públicos estejam preparados para lidar com as implicações sociais e legais do uso da IA. Portanto, promover treinamentos e capacitações para todos os níveis de servidores se torna essencial.
Concluindo, o ByteBot OS representa uma janela para o futuro do serviço público, mas sua eficácia depende do comprometimento e da visão estratégica daqueles que o implementarem. É urgente que debatamos como essas ferramentas podem ser utilizadas para não apenas modernizar a máquina pública, mas também para atender de forma mais eficaz e humanizada as necessidades da sociedade.
Fica aqui a reflexão: como podemos, no dia a dia, aproveitar essas inovações para não apenas melhorar os processos internos, mas também para transformar positivamente a vida dos cidadãos que servimos?
Aprenda tudo sobre automações do n8n, typebot, google workspace, IA, chatGPT entre outras ferramentas indispensáeis no momento atual para aumentar a sua produtividade e eficiência.
Vamos juntos dominar o espaço dos novos profissionais do futuro!!!
#ByteBot #FirstEver #Operating #System #INSANE #Opensource
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Had this operating system not been Open Source, it would have been difficult to imagine.
This represents a significant leap forward in the interaction with computing, the Internet, and Artificial
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S'il n'était pas un logiciel libre, un tel système d'exploitation serait difficilement concevable.
Il s'agit là d'une avancée majeure dans l'interaction avec l'informatique, Internet et l'intelligence artificielle.
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لو لم يكن نظام التشغيل هذا مفتوح المصدر لكان من الصعب تخيله .
هذه خطوة كبيرة في التعامل مع الحاسوب و الإنترنت و الذكاء الإصطناعي .
I'm not on board with these agentic AI's until there's a proficient way for them to work in the background. The AI shouldn't have to use the GUI, and lock up the computer. I should be able to tell the computer to order a Kung Pao Chicken from the Chinese restaurant on the block, and just keep working. I shouldn't have to wait for the AI to complete its work for me to continue working.
What I want is a protocol that defines an OS-level API that applications can add their functionality to. Then there should be a unified format for online API's that the AI can query to get information and submit in various ways.
When we have that, so the AI isn't using the GUI to do its work, I'm all on board.
not good as much as the Comet Agentic Browser – it is is the top mot powerfull thal all agentic browser
Guide?
Thank GOODNESS this can be used with Docker. Every local AI thing should at least give you the option. This is BY FAR the best way to run these things, forget about one-click installers and all that shit. If you like to tinker with these things and you run everything on bare metal, first of all you waste a lot of time, and second you can mess up your system really bad. Different versions of CUDA, PyTorch, Python itself, and myriads of other things. Docker should be the default for open source AI projects. And yet, most of the time it's not there at all! It irritates me to no end when I open a github for some new AI image editing thing or whatever and I don't see a Dockerfile. I often end up complaining in the issues and finally doing it myself
Hello sir, this is – ai or LLM ? I m confused??????😢
it’s an LLM-driven agent + Ubuntu desktop in a Docker container with a web UI and a daemon that clicks/typing like a human via noVNC. Useful? Yes. An OS? Nah.
Zed Editor: NEW Agentic AI IDE – Cursor + Windsurf Alternative! FULLY FREE! (Open source): https://youtu.be/LFXZJZZ_enw
cool. how do i Configure the AI provider?
So… I can use it to semi-automate repetitive but complex tasks inside a web program, can I?
Like… Converting Documentations from an old to a new environment without proper integrations nor useable APIs "by hand".
So as I understood, the "AI" works by taking screenshots as input to then act on. What would it take for it to perceive and work as fast as like 2 SPF (0.5 FPS)?
don't forget to read the fine print folks
Please add Turkish in the language selection. TR
I've been trying with the local LLM approach for a while and I subscribe to this concept. But here's the issue. 'Local resources'. Even on Linux if you are Dev, for you to do your regular workflow, you need 16GB+ RAM. Anything less, is not a great experience. (I'm on Bazzite DX with Distrobox Ubuntu as the Dev container). Now think of adding another container to it, in which you need to run multiple Agents, and then you need to run local LLM models as well, and anything below a 32B is still not good enough to be reliable for daily tasks. Even if you run a decent model, at say q4 the quality is not great and Agent tool use is a hit or miss. Add inference speed as a complication and GPU inference complications with containers, you are looking at an expensive roughly USD 5000 or so workstation + running costs + complications or having so many layers/ failure points. It's a nice and aspirational idea but, not very practical in the current context. Also, context windows! Local AI is still an enthusiast thing and not ready for the mainstream.
That being said, we should work towards it and at some point, the hardware resources, cost of hardware and the software optimisations would converge and that's when it'll all make sense
we got fully autonomous AI operating system before GTA VI
O deepin os ja esta fazendo isso
In demo i saw all the jobs done using screen shots ! Like its model trained based on image and not direct communication with os or programs!
> AI
Do not need
> Open source
"Open" as in "OpenAI".
It seems like neat idea but it also seems incredibly insecure.
Got it loaded, gemini 2.5 pro, gemini 2.5 flash, GPT-3o and GPT 4o. Absolutely awful. Bytebot could not figure out how to gather info, make a list or really do much of anything. Hope the versions improve.