Trabalho com salário anual de 1,5 milhão, que eu realizei com AI de 500 dólares: Guia de atualização do agente de negócios pessoais

Autor: XinGPT

No Ano Novo Chinês de 2026, tomei uma decisão: transformar todos os meus processos de negócio em agentes.

Uma semana depois, essa sistema já estava funcionando em quase um terço, embora ainda estivesse em aperfeiçoamento, minhas tarefas rotineiras diárias tinham caído de 6 horas para 2 horas, mas a produção de negócios aumentou 300%.

Mais importante ainda, validei uma hipótese: a transformação do negócio pessoal em agentes é viável, e acho que todo mundo deveria criar um sistema operacional assim.

Ter um sistema de agentes significa uma mudança radical no seu modo de pensar, de “como eu faço essa tarefa” para “como devo construir um agente para fazer essa tarefa”, e esse shift de passivo para ativo tem um impacto enorme.

Neste artigo, não vou gerar nenhuma mensagem motivacional criada por IA, nem criar artificialmente uma ansiedade de substituição por IA, mas sim destrinchar passo a passo como realizei essa transformação e como você pode copiar essa metodologia de graça.

Este é o primeiro artigo sobre construção de um sistema de produtividade com agentes. Agora, clique em favoritar para acompanhar as próximas atualizações.

Por que a transformação em agentes é uma opção obrigatória, não uma escolha

Vamos começar com uma verdade dura:

Se seu modelo de negócio é “tempo trocado por renda”, então seu teto de receita já está limitado pelas leis físicas. Existem apenas 24 horas no dia, e mesmo trabalhando sem parar o ano todo, o limite de faturamento por hora é esse aí.

• Gestor de fundos: salário anual de ¥150 mil ≈ ¥720 por hora (considerando 2080 horas de trabalho)
• Sócio de consultoria: ¥200 mil por ano ≈ ¥960 por hora
• Influenciador financeiro top: ¥300 mil por ano ≈ ¥1440 por hora

Parece alto? Mas isso já é o limite do modo humano de trabalho.

Já a lógica de agentes é completamente diferente: sua receita não é mais determinada pelo tempo de trabalho, mas pela eficiência do sistema.

Um ponto de virada real

Na sexta-feira à noite de janeiro de 2026, às 23h, ainda estava na frente do computador organizando os dados do dia do mercado.

Naquele dia, as ações americanas despencaram, ouro e prata colapsaram, criptomoedas inundaram o mercado, e as ações de Hong Kong e A-shares também caíram.

As interpretações principais foram:

• IA jurídica da Anthropic muito poderosa, queda das ações de software
• Orientações de gastos do Google muito altas
• Warsh, novo presidente do Fed, sendo hawkish

Meu sistema de agentes emitiu um alerta 48 horas antes da queda, porque monitorou:

• Salto na yield do Treasury de 10 anos, estreitamento do diferencial US2Y-JP2Y
• Saldo alto na conta TGA, Tesouro puxando liquidez do mercado
• CME aumentando a margem de futuros de ouro e prata 6 vezes seguidas

Todos sinais claros de aperto de liquidez. E na minha base de conhecimento, tinha uma análise completa do fechamento de posições de arbitragem de iene em agosto de 2022, que causou volatilidade.

O sistema de agentes combinou padrões históricos e recomendou “reduzir posições em liquidez alta + valuation elevada → diminuir posições”.

Esse alerta me ajudou a evitar pelo menos 30% de retração.

Essa base de dados tem mais de 50 mil registros estruturados, atualizados automaticamente com mais de 200 entradas por dia. Manter manualmente exigiria dois pesquisadores em tempo integral.

Segundo nível: Skills (Estrutura de decisão)

Essa é a camada mais fácil de negligenciar, mas a mais crucial.

A maioria das pessoas usa IA assim: abre o ChatGPT → pergunta → recebe resposta. O problema é que a IA não conhece seus critérios de julgamento.

Minha abordagem é dividir minha lógica de decisão em Skills independentes. Como exemplo, para decisões de investimento:

Skill 1: Estrutura de investimento em ações de valor

(Os Skills abaixo são exemplos, não representam minhas regras atuais, que também evoluem em tempo real):

Entrada: dados financeiros da empresa

Critérios de julgamento:
- ROE > 15% (há mais de 3 anos)
- Dívida líquida < 50%
- Fluxo de caixa livre > 80% do lucro líquido
- Avaliação de barreira competitiva (marca, efeito de rede, vantagem de custos)

Saída: classificação de investimento (A/B/C/D) + justificativa

Skill 2: Modelo de fundo de Bitcoin

Entrada: dados de mercado do Bitcoin

Critérios de julgamento:
- RSI < 30 e semanal em sobrevenda
- Volume de negociação: queda após pânico (abaixo da média de 30 dias)
- MVRV < 1.0 (valor de mercado abaixo do valor realizado, investidores em prejuízo)
- Sentimento nas redes sociais: índice de pânico no Twitter/Reddit > 75
- Preço de desligamento de mineradoras: próximo ou abaixo do custo de operação (como S19 Pro)
- Comportamento de detentores de longo prazo: aumento na proporção de oferta de LTH (sinal de fundo)

Condições de disparo:
- Mais de 4 critérios atendidos → sinal de compra parcelada
- Mais de 5 critérios atendidos → sinal de compra forte

Saída: classificação de fundo (forte/médio/fraco) + proporção de alocação sugerida

Skill 3: Monitoramento de sentimento do mercado de ações

Indicadores monitorados:
- NAAIM Exposure Index: proporção de ações na carteira de gestores ativos
  · Valor > 80 e mediana em 100 → alerta de topo de mercado
- Proporção de alocação de ações por grandes gestores (ex: State Street)
  · Em máximos históricos desde 2007 → sinal de reversão
- Fluxo líquido de investidores de varejo (JPM)
  · Compra diária > 85% do nível histórico → sinal de excesso de otimismo
- P/E forward do S&P 500
  · Próximo de máximos históricos (2000 ou 2021) → divergência com fundamentos
- Alavancagem de hedge funds
  · Em máximos históricos → potencial de volatilidade ampliada

Condições de disparo:
- Mais de 3 indicadores em alerta → sinal de redução de posições
- Todos os 5 em alerta → redução drástica ou hedge

Skill 4: Monitoramento de liquidez macro

Indicadores:
- Liquidez líquida = Ativos do Fed - TGA - RRP on-line
- SOFR (taxa overnight de financiamento)
- MOVE Index (volatilidade do Treasury)
- USDJPY + diferencial US2Y-JP2Y

Condições de disparo:
- Liquidez líquida semanal caindo > 5% → alerta
- SOFR ultrapassando 5.5% → sinal de redução de risco
- MOVE > 130 → stop de risco em ativos de risco

A essência dessas Skills é tornar explícito e estruturado meu critério de julgamento, para que a IA possa operar de acordo com meu raciocínio.

Terceiro nível: CRON (execução automática)

Esse é o coração de fazer o sistema realmente funcionar.

Configurei tarefas automáticas como:

Minha rotina matinal agora é assim:

7h50: Levanto, escovo os dentes e olho o celular. O agente já enviou o resumo do mercado global overnight:

• Ações americanas subiram levemente, tecnologia liderou
• Banco do Japão manteve taxa de juros, o iene se desvalorizou
• Preço do petróleo subiu 2% por geopolitica
• Foco de hoje: dados de CPI dos EUA, relatório da Nvidia

8h10: Tomo café, abro o computador para análise detalhada. O agente já gerou minha estratégia do dia:

• CPI esperado alinhado ao mercado, impacto neutro
• Relatório da Nvidia: foco na orientação de pedidos de chips de IA
• Sugestão: manter posições em tecnologia, atenção ao setor de energia

8h30: Começo a trabalhar, baseado na análise do agente, tomo decisão final: ajustar posições ou não, quanto alocar.

Todo esse processo leva 30 minutos.

Não preciso mais ficar correndo para ler notícias de última hora, a IA já fez uma prévia para mim.

Mais importante: minhas decisões de investimento deixam de ser influenciadas por emoções, passando a seguir uma lógica completa, critérios claros, com revisão, reflexão e melhoria contínua. Essa é a verdadeira rota de investimento na era da IA, ao invés de contratar estagiários para atualizar planilhas de previsão de lucros ou apostar alavancado por feeling, esperando milagres.

02 Agent na produção de conteúdo: da oficina manual à linha de produção

Minha segunda atividade principal é criação de conteúdo, principalmente no Twitter, explorando também YouTube e outros formatos de vídeo.

Antes, meu fluxo de produção de artigo era assim:

• Escolher tema (1h)
• Pesquisar (2h)
• Escrever (3h)
• Revisar (1h)
• Publicar + interagir (1h)

Total: 8 horas por artigo, com qualidade variável.

Refleti sobre os maiores problemas na minha produção anterior:

• Tema muito amplo, sem foco
• Conteúdo muito teórico, sem exemplos concretos
• Títulos pouco atraentes
• Horário de publicação

E a transformação em agentes na produção de conteúdo é um projeto sistematizável!

Assim, minha estratégia de conteúdo com agentes será em três etapas:

Primeira etapa: criar uma base de conhecimento de conteúdos virais

Fiz uma coisa que muitos negligenciam: estudar sistematicamente as fórmulas de artigos virais.

Como fiz:

• Coletar os 200 artigos mais populares do último ano na área de finanças/tecnologia em plataformas X
• Usar IA para analisar padrões comuns: estrutura de títulos, introduções, lógica de argumentação, conclusões
• Extrair fórmulas reutilizáveis de sucesso

Alguns exemplos:

Fórmulas de títulos:

• Com números: “Após perder 70% do patrimônio, aprendi que…”
• Contra a intuição: “A internet morreu, mas os agentes vão sobreviver”
• Promessa de valor: “Como economizar X sem precisar comprar no Mercado Livre”

Fórmulas de introdução:

• Começo com evento específico: “Em janeiro de 2025, tomei uma decisão…”
• Contraste extremo: “Se você continuar no ritmo atual… mas em 6 meses…”
• Quebra e reconstrução: “As interpretações do mercado são várias… e acho que todas estão erradas”

Estrutura de argumentação:

• Opinião → Dados → Exemplos → Contra-argumentos
• Dividir em 2/3/4 camadas claras
• Termos técnicos + linguagem acessível

Organizei essas fórmulas em um “banco de estruturas de conteúdo viral” para alimentar a IA.

Segunda etapa: linha de produção colaborativa homem-máquina

Transformei meu fluxo de produção em uma linha de montagem eficiente, com tarefas bem definidas:

Fase de escolha de tema (IA sugere, eu decido)

Toda semana, meu agente envia 3-5 sugestões de temas.

Fontes de entrada:

• Principais notícias de mercado global (automatizado)
• Minhas anotações e reflexões recentes
• Discussões populares nas redes sociais
• Perguntas frequentes nos comentários

Formato de saída do IA:

Tema 1: Bitcoin ultrapassa US$ 100 mil: qual a lógica de liquidez por trás?

Ponto principal: não é demanda, mas expansão de liquidez do dólar

Potencial de viralização: alto

Engajamento esperado: alto

Depois, escolho o tema mais alinhado ao sentimento do mercado e com minha visão única.

Fase de coleta de dados (IA executa, eu complemento)

Após definir o tema, o agente inicia coleta automática de informações:

1. Coleta de dados (automatizado)

• Últimos relatórios financeiros de empresas relevantes
• Tendências de indicadores macroeconômicos
• Principais pontos de relatórios setoriais
• Opiniões representativas nas redes sociais

2. Organização da informação (IA processa)

• Classifica as informações por lógica de argumentação
• Extrai dados-chave e fontes
• Gera um esboço inicial de raciocínio

3. Complemento manual (minha contribuição)

• Adiciono minha experiência e exemplos
• Insiro fontes específicas que o IA não encontrou
• Destaco pontos que precisam de maior atenção
• Essa etapa reduz de 2h para 30 minutos.

Terceira etapa: escrita colaborativa

A fase mais importante, onde minha atuação e a IA se complementam:

IA responsável por:

• Gerar a estrutura do artigo com base na fórmula viral
• Inserir dados e fatos
• Criar múltiplos títulos e versões de introdução
• Garantir coerência lógica

Eu responsável por:

• Inserir opiniões e avaliações pessoais
• Adicionar exemplos reais e detalhes
• Ajustar tom e estilo
• Eliminar redundâncias e “encheção de linguiça” gerada pela IA

Fase de revisão (IA ajuda, eu lidero)

Depois do rascunho, faço com que o agente realize:

• Verificação de legibilidade (frases longas, repetições, termos técnicos)
• Checagem de elementos virais (títulos, hooks, dados, citações)
• Geração de versões alternativas (3 títulos diferentes, 2 finais diferentes)

Essa etapa reduz de 1h para 15 minutos.

Fase de publicação (automatizado)

Após finalizado, o agente faz:

• Formatação para diferentes plataformas (X, LinkedIn, WeChat, Xiaohongshu)
• Sugestões de imagens (aprovadas por mim)
• Publicação automática na hora ideal (com base em dados históricos)

Terceira etapa: otimização contínua baseada em dados

Entendimento chave: o sistema de conteúdo com agentes não é uma construção única, mas um sistema em evolução.

Faço revisões semanais:

• Quais títulos tiveram maior taxa de salvamento? → ajustar fórmulas
• Quais estruturas de raciocínio tiveram mais compartilhamentos? → reforçar esses modelos
• Quais perguntas aparecem nos comentários? → criar FAQ para próximos textos

Exemplo concreto:

Percebi que artigos com “alta densidade de dados” (muitos números e gráficos) têm 40% mais salvamentos que textos apenas opinativos. Então, ajustei o framework para que o IA, na primeira versão, obrigatoriamente:

• Inclua pelo menos um dado relevante por ponto
• Insira pelo menos 3 gráficos por artigo
• Cite fontes de dados

Resultado: as últimas 5 publicações tiveram aumento de 8% para 12% na taxa de salvamento.

Em janeiro de 2026, escrevi um artigo intitulado “Era de explosão de agentes: como lidar com a ansiedade de IA”.

Apesar de ter poucos dados, o artigo viralizou, com 20% de compartilhamentos.

Usei o sistema de IA para analisar o motivo, e descobri que:

• Tocou em valores profundos (AI versus humanidade)
• Usou uma metáfora forte: “Se o Louvre pegasse fogo, você salvaria o quadro ou o gato?”
• O encerramento, “Ser alguém que sabe usar IA bem, mas sem esquecer de ser humano”, gerou empatia

Adicionei essa lição ao banco de fórmulas: inserir reflexão filosófica e valores em textos técnicos aumenta o compartilhamento.

Esse é o efeito de juros compostos do sistema de agentes: ele me ajuda a melhorar o próprio sistema. Conteúdo com agentes não é uma construção única, mas um sistema que evolui continuamente.

03 De capacidade individual a serviço de consultoria: testando a replicabilidade da metodologia

Depois de fazer meu sistema de pesquisa e conteúdo com agentes funcionar, comecei a pensar: essa metodologia pode ajudar outras pessoas?

Em dezembro do ano passado, um gestor de fundos me contou que, apesar de uma equipe de quase 10 pessoas e um fundo de 5 bilhões, sentia-se à deriva, sendo puxado pelas notícias do mercado, trabalhando até tarde.

A rotina dele:

• 6h30: acorda, vê notícias globais overnight
• 7h-8h: revisa principais notícias
• 8h30-9h30: reunião de estratégia
• 9h30-15h: monitoramento e execução
• 15h-18h: análise de empresas e relatórios
• 18h-20h: diário de investimentos e revisão
• 22h: mercado internacional

Fiz uma análise do fluxo de trabalho dele e percebi:

• 60% do tempo em coleta e organização de informações (que pode ser automatizado)
• 20% em análises repetitivas (que pode ser automatizado)
• 15% em decisão (que pode ser colaborado com IA)
• 5% em execução (que pode ser automatizado)

Em duas semanas, criei uma versão simplificada de um agente de pesquisa de investimentos:

• Semana 1: entrevistar, mapear tarefas que podem ser automatizadas
• Semana 2: montar base de conhecimento + configurar 3 Skills principais + automatizar tarefas

Depois, ele me enviou uma mensagem: “Com mais tempo para pensar, minha cabeça ficou mais tranquila na hora de investir.”

Percebi que a necessidade de agentes é geral: reduzir o tempo de processamento de informações aumenta a eficiência.

Porém, percebi também que só fazer consultoria tem limites:

• Tempo: cada projeto leva 2-4 semanas, e eu posso fazer só alguns por mês
• Escalabilidade: cada cliente tem necessidades diferentes, difícil padronizar

Então, comecei a pensar na próxima fase: transformar serviço em produto.

04 Agent como serviço: do SaaS ao AaaS

SaaS (Software as a Service):

• Você fornece uma ferramenta ao cliente
• Cliente aprende a usar
• Cliente gerencia e mantém

Futuro é AaaS (Agent as a Service):

• Você fornece um agente ao cliente
• Cliente só dá comandos
• Agente executa e otimiza automaticamente

Diferença: SaaS vende “capacidade”, AaaS vende “resultado”.

Em janeiro, encontrei novamente o gestor de fundos e ele comentou:

“Seu sistema de agentes é ótimo. Recomendei para colegas, todos querem. Mas você, sozinho, consegue atender poucos clientes?”

Respondi: “Sim, esse é o limite.”

Ele sugeriu: “Por que não transformar isso em produto? Como o Salesforce, mas não vendendo software, e sim o serviço de agentes.”

Concordo: um agente bem desenvolvido deve virar um serviço, substituindo SaaS, como previu Peter do Openclaw, que diz que o futuro será de agentes, e os usuários não precisarão mais instalar programas.

Por isso, minha ideia é evoluir esse sistema, torná-lo open source, para que todos possam copiar e usar. Para clientes corporativos, oferecer funcionalidades avançadas por assinatura ou por uso.

05 A essência do Agent: do alavancamento de tempo ao alavancamento algorítmico

Para fechar, uma reflexão mais profunda.

O caminho clássico de crescimento de um negócio pessoal é:

• Início: vender tempo (por hora)
• Intermediário: vender produto (desenvolver uma vez, vender várias)
• Avançado: vender sistema (criar plataforma para outros usarem)

O Agent oferece uma quarta via: vender capacidade algorítmica.

Você não precisa mais:

• Contratar uma equipe (elimina custos de gestão)
• Desenvolver software complexo (elimina barreiras técnicas)
• Criar uma plataforma (elimina efeito de rede de arranque)

Basta:

• Estruturar seu conhecimento em forma de agentes
• Configurar o sistema para executar
• Melhorar continuamente o algoritmo

Essa é uma nova alavanca: a alavancagem algorítmica.

Características:

• Baixo custo: principalmente taxas de API, muito menor que custos humanos
• Escalável: o mesmo agente pode atender múltiplos clientes
• Evolutivo: com melhorias em grandes modelos, seu agente fica mais forte automaticamente

Sua lista de ações para transformar em agente

Se essa leitura te inspirou, recomendo seguir estes passos:

Primeiro passo: diagnóstico (até o final desta semana)

Liste suas tarefas diárias, marque:

• Quais são repetitivas (coleta de dados, formatação, organização)
• Quais envolvem julgamento (decisão, criatividade, estratégia)
• Quais são execução (publicar, responder, monitorar)

Princípio: priorize automatizar tarefas repetitivas, colabore com IA nas decisões, automatize execução.

Exercício simples

Pegue uma folha, escreva sua rotina de ontem.

Para cada tarefa, pergunte:

• Pode ser padronizada? (Se sim, pode virar agente)
• Precisa de criatividade? (Se não, pode virar agente)
• Precisa de julgamento único seu? (Se não, pode virar agente)

Você vai perceber que pelo menos 50% das tarefas podem virar agentes.

Segundo passo: montar (até o final do mês)

Escolha um cenário mínimo viável para testar:

• Se você é investidor → crie um “Agente diário de resumo de mercado”
• Se é criador → crie um “Agente de sugestões de temas”
• Se é vendedor → crie um “Agente de pesquisa de clientes”
• Se é designer → crie um “Agente de coleta de inspirações”

Não busque perfeição, apenas faça um ciclo mínimo completo.

Terceiro passo: otimizar (até o final do trimestre)

Acompanhe quanto tempo o agente economizou, se a qualidade é consistente.

Faça uma revisão semanal:

• Quais etapas o agente faz bem?
• Quais ainda precisam de intervenção humana?
• Como ajustar Skills para melhorar o desempenho?

Quarto passo: comercializar (até o final do ano)

Quando seu sistema estiver estável, pense:

• Essa metodologia tem valor para outros?
• Quanto eles pagariam?
• Dá para transformar em produto?

Se a resposta for sim, parabéns: você descobriu um novo modelo de negócio.

Nos próximos textos, vou ensinar como usar Openclaw ou outras ferramentas de IA para montar seu sistema de agentes; se você tem experiência em edição de vídeo, ou domina Openclaw, ou já fez projetos de IA, entre em contato comigo. Estou recrutando parceiros para construir o futuro.

Leituras recomendadas:

1. Após a perda de 70% dos ativos nos EUA, entendi a verdadeira causa do grande colapso (análise do motivo do crash de início de 2026 e meu sistema de monitoramento de liquidez. Se você investe, esse artigo ajuda a construir uma visão macro.)
2. Era de explosão de agentes: como lidar com a ansiedade de IA (reflexão mais profunda: com IA cada vez mais forte, qual o valor do humano? Minha visão é que IA responde por eficiência, humanos por significado. Essa é a base filosófica do Agent.)