Moxt: um espaço de trabalho nativo de agentes com colegas de IA na mesma mesa

O Moxt se define como um Agent-Native Workspace, e a descrição é literal: não outra janela de chat, mas uma área de trabalho onde membros humanos e colegas de IA dividem o mesmo espaço. Cada pessoa recebe um assistente próprio chamado momo, com memória persistente, capaz de ler e escrever os arquivos do espaço, pesquisar na web, escrever código, montar painéis de dados, redigir documentos e conectar-se diretamente ao Slack ou ao Feishu — basta mencioná-lo em um canal para atribuir trabalho. Para equipes já espalhadas por uma dúzia de ferramentas, uma IA que vive dentro do fluxo existente se parece mais com a prática real do que mais uma aba do navegador.

A maioria das ferramentas de IA quebra no contexto. Toda conversa começa com um briefing, os arquivos estão dispersos entre drives, históricos e e-mail, e o modelo só vê o trecho colado. O Moxt trata contexto como infraestrutura: arquivos enviados viram Markdown e ficam legíveis e graváveis, enquanto preferências, regras e conhecimento de função surgidos na conversa são gravados em arquivos de sistema — user_profile.md, MEMORY.md e AGENTS.md — que persistem entre sessões e podem ser abertos e corrigidos à mão.

A estrutura tem duas camadas: Team Space guarda o material compartilhado e os colegas de IA, Personal Space guarda arquivos individuais, com permissões separadas. Colegas de IA não são um assistente genérico, mas papéis configuráveis — recrutamento, marketing, engenharia — cada um com seus arquivos de Rules, Skills e Memory que acumulam experiência. O preço segue a mesma lógica: paga-se apenas pelo trabalho que a IA executa.

O que o Moxt faz

Um assistente por membro

Cada pessoa tem um momo independente, integrado por uma conversa curta sobre função, idioma preferido e estilo de documentos. Os assistentes ficam isolados entre si, então preferências pessoais não contaminam a configuração de um colega.

Memória persistente em arquivos legíveis

O contexto é gravado em user_profile.md, MEMORY.md e AGENTS.md e sobrevive entre sessões. O efeito prático é que explicar o trabalho na segunda vez custa bem menos que na primeira, e como a memória é um arquivo, você pode inspecionar, corrigir ou limpar.

Gestão nativa de arquivos

Dois níveis, Team Space e Personal Space, com envios convertidos para Markdown para que a IA leia, escreva e crie arquivos. Em trabalho documental isso decide se o modelo reage a um trecho colado ou realmente processa seu material.

Colegas de IA configuráveis

É possível criar agentes especializados — RH, marketing e outros — e acumular conhecimento da função em arquivos de Rules, Skills e Memory. Vários colegas mantêm espaços separados, então a experiência não se mistura.

Execução de tarefas multimodais

Cobre pesquisa na web, criação de painéis, projetos em Python, scrapers de acompanhamento de concorrentes, edição de documentos e modelos de e-mail. O leque é amplo; o teto real depende do modelo e do ambiente de execução.

Integração com mensageria

Slack e Feishu nativos: você menciona o colega de IA em um canal e delega a tarefa sem abrir outro site. Para equipes centradas em mensageria, é o caminho de adoção com menos atrito.

Primeiros passos

1. Cadastrar-se em moxt.ai, clicar em começar e criar um espaço com nome para a equipe.
2. Gerar um link de convite nas configurações, adicionar colegas humanos e atribuir papéis Admin ou Member.
3. Concluir a conversa de integração com o momo informando função, idioma preferido e estilo de documentos.
4. Criar pastas em Team Space ou Personal Space e enviar material; os arquivos são convertidos para Markdown.
5. Escrever o pedido no painel lateral ou mencionar uma pasta específica para a IA usar o contexto existente.
6. Abrir AI Teammates para criar um agente especializado e configurar função, Rules, Skills e Memory.
7. Vincular Slack ou Feishu em Integrations e mencionar o colega de IA em um canal para começar.

Preços e cobrança

• Os créditos medem o trabalho que a IA realmente executa, mais perto de uma conta de consumo do que de uma licença por usuário.
• A taxa é fixa: 100 créditos por dólar; não expiram, não são reiniciados mensalmente e podem ser recarregados em qualquer valor e momento.
• O cadastro inclui 1.000 créditos, entregues na criação do primeiro espaço, suficientes para testar antes de pagar.
• Conversas, execuções, automações, tarefas agendadas e o trabalho autônomo dos colegas consomem créditos, mas criar um colega é gratuito.

Para quem serve

• Equipes de recrutamento, marketing e operações com muito trabalho documental repetitivo que querem delegar a um agente.
• Equipes que já trabalham no Slack ou no Feishu e não querem outra plataforma só para IA.
• Funções em que o material está espalhado por documentos e o modelo precisa raciocinar entre eles, não sobre um parágrafo colado.
• Equipes dispostas a desenhar funções e regras dos agentes antes de usar: quanto mais clara a divisão, maior o retorno.

Limites e ressalvas

• Somente web: não há cliente de desktop nem aplicativo móvel, então uso offline e móvel depende do navegador e da integração com mensageria.
• Os arquivos giram em torno de Markdown e os envios são convertidos; vale verificar a fidelidade em layouts complexos, fórmulas ou tabelas muito grandes.
• O produto espera familiaridade básica com ferramentas de IA e recomenda definir as funções dos agentes antes de implantar; caso contrário os colegas viram chatbots genéricos.
• A memória vive em user_profile.md, MEMORY.md e AGENTS.md, então quando várias pessoas compartilham um colega as preferências podem colidir; combine regras de manutenção.
• O consumo de créditos cresce com a complexidade: tarefas longas como scrapers ou painéis custam bem mais que uma conversa comum, então teste com orçamento pequeno.
• A fonte não detalha preços corporativos, residência de dados ou certificações de conformidade; confirme com o fornecedor antes de tratar dados sensíveis.

Perguntas frequentes

Qual é a diferença em relação a um assistente geral?

Um assistente geral trabalha por conversa e recebe contexto por texto colado. O Moxt leva o contexto para o espaço de trabalho: envios viram Markdown para leitura e escrita diretas, a memória persiste em arquivos Markdown entre sessões e você pode operar vários colegas de IA por função dentro do Slack e do Feishu. A diferença é tratar a IA como membro permanente da equipe, não como ferramenta pontual.

A memória pode ser revisada ou corrigida?

A memória fica em arquivos legíveis como user_profile.md, MEMORY.md e AGENTS.md, que você pode abrir, alterar ou limpar quando quiser. Revisar de tempos em tempos é sensato, especialmente se várias pessoas compartilham o mesmo colega e as preferências podem se sobrescrever.

Como funciona o preço?

Créditos a 100 por dólar, com 1.000 grátis no cadastro e sem validade. Só é cobrado o trabalho que a IA executa, e criar um colega é gratuito. Se sai caro depende da tarefa: conversa comum é barata, enquanto scrapers longos ou painéis se acumulam.

Quais plataformas são suportadas?

É um produto web com integrações de Slack e Feishu, então as tarefas são disparadas mencionando o colega de IA em um chat. A fonte não menciona cliente de desktop nem aplicativo móvel.