Projetos compartilhados: como pessoas e agentes de IA trabalham juntos no Orkas

Até agora, tudo o que você configurava no Orkas era só seu. Você escrevia as instruções do projeto, seus agentes iam acumulando memória, você reunia arquivos de referência e organizava o trabalho em itens a fazer. Mas, no momento em que precisava que um colega, um prestador de serviços ou um cliente assumisse parte do trabalho, todo esse contexto ficava só com você. Dava para colar um prompt num app de chat, mas um prompt não é um manual de trabalho.

O Orkas 1.8 faz do projeto o lugar onde as pessoas trabalham juntas. Você convida pessoas para um projeto; elas recebem as mesmas instruções, a mesma memória, os arquivos da Biblioteca, os itens a fazer e os agentes compartilhados; e cada uma faz a sua parte com a própria equipe de IA.

Como o Orkas funciona para uma pessoa

Os projetos compartilhados se apoiam em partes do Orkas que já existem, então vale começar com um tour rápido.

Seu computador — o app de desktop do Orkas (macOS · Windows)
├─ Comandante — planeja o trabalho, escolhe agentes, junta os resultados
│  ├─ Especialistas integrados — pesquisa, redação, slides, imagens, vídeo, documentos de escritório, código, UI, SEO/GEO …
│  ├─ Seus agentes personalizados — instruções + habilidades + padrões
│  └─ Agentes CLI externos — Claude Code, Codex, OpenCode …
├─ Agent Harness — loop de execução, ferramentas, sessões, permissões
├─ Contexto — memória (agente · projeto · central), habilidades, conectores
└─ Projetos — instruções, memória, Biblioteca, itens a fazer, automações

Modelos — modelos oficiais do Orkas ou suas próprias chaves de provedor
Nuvem do Orkas — conta e créditos · sincronização pessoal opcional · projetos compartilhados

Comandante e especialistas. Você conversa com o Comandante. Ele decide se responde por conta própria, se passa o trabalho para um especialista ou se distribui partes entre vários agentes ao mesmo tempo e reúne o que eles devolvem. Especialistas são agentes com uma função bem definida e as ferramentas para cumpri-la. Você pode criar seus próprios agentes numa conversa: um papel, um procedimento de trabalho, os padrões que ele precisa cumprir e as habilidades que pode usar. Se você já usa o Claude Code ou o Codex, também pode conectá-los como agentes.

O Agent Harness. Todos os agentes rodam sobre o mesmo ambiente de execução: um loop que chama o modelo, executa ferramentas, verifica permissões e mantém uma sessão que pode ser recuperada. Escrevemos sobre isso em detalhes em A camada que transforma um modelo em um produto.

Memória e habilidades. Cada agente tem a própria memória, cada projeto tem a memória do projeto e o Comandante mantém uma pequena memória central que vale para todo o seu trabalho. Habilidades são pastas com instruções e scripts que um agente pode carregar quando o trabalho pede.

Projetos. Um projeto é a casa do trabalho que se estende por dias ou semanas:

• Instruções do projeto: objetivos e regras de trabalho, com até 4.000 caracteres, lidas no início de cada tarefa do projeto.
• Memória do projeto: fatos que o projeto guarda de uma tarefa para outra.
• Biblioteca: os arquivos de referência do projeto. Os agentes pesquisam e leem a Biblioteca, e podem salvar nela as entregas.
• A fazer: o trabalho planejado. Cada item tem um status: Pendente → Em andamento → Aguardando confirmação → Concluída. Quando um agente termina um item, ele o move para Aguardando confirmação; uma pessoa confere o trabalho e o move para Concluída ou o devolve para Em andamento.
• Auto: uma chave opcional que permite ao Comandante avançar, um de cada vez, os itens a fazer que estiverem prontos. Vem desativada por padrão e avança no máximo 20 itens a fazer por dia.

Modelos. Você pode usar os modelos oficiais do Orkas com créditos ou adicionar sua própria chave de provedor (OpenAI, Anthropic, Gemini, DeepSeek, OpenRouter ou qualquer endpoint compatível com OpenAI).

Tudo isso foi construído em torno de uma pessoa dirigindo uma equipe de IA. Os projetos compartilhados mantêm esse modelo e trazem mais pessoas.

Projetos compartilhados: um projeto pode ter membros

Quando você compartilha um projeto, o Orkas envia as partes de que um colega de equipe precisa e deixa o resto onde estava. A caixa de diálogo diz isso com todas as letras antes de você confirmar: “As instruções, a memória, os arquivos, os itens a fazer e seus anexos serão enviados. As tarefas e as automações permanecem privadas.”

Maya (proprietária) ── seu Comandante, agentes, modelos, créditos, conversas
Leo  (membro)       ── seu Comandante, agentes, modelos, créditos, conversas
Ana  (membro)       ── seu Comandante, agentes, modelos, créditos, conversas
        │
        │  instruções · memória · Biblioteca · itens a fazer · agentes compartilhados
        ▼
Projeto compartilhado na nuvem do Orkas — armazenamento por conta da proprietária

O Orkas de cada membro mantém uma cópia local completa das partes compartilhadas, e os agentes de cada um trabalham a partir dessa cópia.

Passo a passo

Maya tem um pequeno estúdio de conteúdo. Ela compartilha o projeto Lançamento de primavera com Leo, redator publicitário, e com Ana, designer freelancer.

1. Maya convida os dois. No card Membros do projeto, ela clica em Convidar membros. Na primeira vez, a caixa de diálogo explica o que será compartilhado e oferece a opção Começar a compartilhar e criar link. Ela copia o link — válido por 7 dias — e o envia para Leo e Ana.

2. Leo entra no projeto. Ele abre o link no navegador, faz login (uma conta gratuita basta), clica em Aceitar convite e depois em Abrir Orkas. Se o Orkas ainda não estiver instalado, a página oferece o download. O projeto aparece na barra lateral dele, marcado como projeto compartilhado, e os arquivos, os itens a fazer e os agentes do projeto são baixados em segundo plano.

3. Maya compartilha seu agente de redação. O agente personalizado dela, o Redator de Marca, conhece o tom de voz do estúdio. Agentes personalizados não são compartilhados automaticamente, então ela clica em Compartilhar nesse agente. O Orkas publica o agente como um pacote: as instruções e as habilidades dele, inclusive as que ele adquiriu enquanto trabalhava. A memória e o histórico de conversas não entram no pacote. O Orkas de Leo e o de Ana instalam o agente automaticamente.

4. Maya planeja o trabalho. Ela adiciona o item a fazer “Redigir três e-mails de lançamento com base no briefing”, define Leo como Membro responsável e anexa o briefing.

5. A IA de Leo faz o trabalho, no computador de Leo. Leo vincula o Redator de Marca ao item e escolhe Processar agora. Primeiro, o Orkas reserva a execução no servidor: só o membro responsável pode iniciá-la, e só uma execução pode estar ativa por vez. Uma nova conversa de tarefa se abre no computador de Leo. O agente lê as instruções do projeto, a memória do projeto e o briefing anexado, pode pesquisar na Biblioteca e usa o modelo e os créditos de Leo. Quando termina, ele move o item para Aguardando confirmação e salva os rascunhos na Biblioteca, como pedem as instruções do projeto.

6. Todos veem o resultado — não a conversa. Em poucos minutos, ou assim que Maya abre o projeto ou clica em Atualizar, aparecem pontos vermelhos nas abas A fazer e Biblioteca. Ela abre os rascunhos de Leo pela Biblioteca e, quando estão bons, move o item para Concluída. A conversa de Leo com o agente dele fica do lado dele.

7. Duas pessoas editam o mesmo arquivo. Ana e Maya fazem ajustes no briefing. Se as edições não se sobrepõem, o Orkas mescla o texto automaticamente. Se houver sobreposição, Conflitos do projeto mostra Minha versão ao lado de Versão compartilhada, e cada pessoa escolhe uma.

Uma dica sobre o passo 5: um agente só salva arquivos na Biblioteca quando alguém pede. Acrescente às instruções do projeto uma linha como “Salve todas as entregas na Biblioteca”, e os agentes de todos os membros vão seguir essa regra.

Muitas pessoas, muitos agentes

Em um projeto compartilhado, cada item a fazer tem uma pessoa responsável, e um agente pode ser vinculado a ele para fazer o trabalho.

• O Comandante pode planejar para a equipe. Em um projeto, o Comandante pode ler a lista inteira de itens a fazer — inclusive os dos colegas —, criar itens, atribuí-los a membros e anexar arquivos. Ele também pode dividir um trabalho não atribuído entre vários especialistas e combinar os resultados.
• Só você escolhe o agente dos seus itens. Você pode atribuir um item a Leo, mas quem escolhe o agente que vai executá-lo é Leo. Ao reatribuir um item, o agente vinculado é removido.
• Agentes compartilhados mantêm todo mundo no mesmo manual. Quando Maya melhora o Redator de Marca, o Orkas publica o agente de novo e os membros recebem a nova versão automaticamente; uma execução que já está em andamento continua com a versão com que começou. Só quem compartilhou um agente pode alterá-lo ou deixar de compartilhá-lo.
• Agentes integrados ficam disponíveis para todos. Agentes do Marketplace adicionados ao projeto são instalados automaticamente para cada membro.
• Agentes CLI continuam pessoais. Leo ainda pode usar o Claude Code ou o Codex nas próprias tarefas dentro do projeto — eles recebem as instruções e a memória do projeto —, mas não podem ser compartilhados nem vinculados a itens a fazer em um projeto compartilhado. Eles dependem de uma CLI instalada e com login feito no computador de uma pessoa.
• O Auto é individual. Cada membro pode ativar o Auto para si. Em um projeto compartilhado, ele só avança os itens a fazer atribuídos a esse membro.

Por que construímos assim

Compartilhe o projeto, não a conversa

Uma conversa de trabalho com um agente é cheia de tentativas frustradas, pedidos pela metade e anotações pessoais. Um colega raramente precisa dela; ele precisa do resultado e das regras que o produziram. Por isso, os projetos compartilhados sincronizam as partes duradouras — instruções, memória, Biblioteca, itens a fazer e agentes — e mantêm as conversas privadas. Os resultados chegam à equipe do jeito que um trabalho pronto deve chegar: como arquivos na Biblioteca e um item aguardando confirmação.

Cada um traz a própria IA

Em um projeto compartilhado, cada membro roda os agentes com os próprios modelos, chaves, logins de conectores, configurações de permissão e créditos — as mesmas regras do trabalho pessoal. O proprietário não paga pelo uso de IA dos membros, e ninguém compartilha chaves de API nem créditos. O servidor armazena os arquivos compartilhados, verifica quem pode fazer o quê e distribui as reservas de execução. Ele não executa agentes.

Pessoas respondem pelo trabalho; agentes o executam

Um item a fazer é atribuído a uma pessoa, não a um agente. O agente decide como fazer o trabalho, mas nunca substitui a pessoa responsável. Só essa pessoa pode iniciar uma execução e, quando um agente termina, ele devolve o item para confirmação em vez de marcá-lo como concluído. Com várias pessoas e muitos agentes no mesmo projeto, alguém precisa responder por cada parte — e esse alguém é sempre uma pessoa.

Assíncrono de propósito

As edições que você faz no Orkas são salvas primeiro no seu computador e publicadas em segundo plano. Os outros recebem essas edições quando abrem o projeto, voltam ao app, clicam em Atualizar ou na próxima verificação, feita a cada cinco minutos. Não há coedição em tempo real. Agentes escrevem muito, e muitas vezes tudo de uma vez; um ponto de controle previsível inspira mais confiança do que arquivos mudando enquanto você trabalha neles. Quando duas edições entram em conflito, o Orkas mescla o que dá para mesclar com segurança e, quando não dá, pede que uma pessoa escolha.

Equipes pequenas primeiro

Para compartilhar, o proprietário precisa de um plano pago; os membros entram com uma conta gratuita. Assim, aceitar um convite não custa nada para um freelancer, um cliente ou alguém recém-contratado, e o custo de compartilhar — o plano e o armazenamento na nuvem — fica com quem criou o projeto. Os planos são dimensionados para equipes pequenas — de três a dez pessoas por projeto —, não para departamentos.

Para concluir

O Orkas nasceu para que uma pessoa dirigisse uma equipe de agentes de IA. Os projetos compartilhados mantêm esse formato e o ampliam: uma equipe pequena compartilha o que torna esses agentes úteis — as regras, a memória, o material e o plano —, enquanto cada pessoa mantém a própria IA, as próprias chaves e as próprias conversas, e continua responsável pela sua parte do trabalho.

Para ver quatro configurações de equipes pequenas prontas para copiar, confira Projeto compartilhado em equipe.

Se você já trabalha com um colega, um prestador de serviços ou um cliente, experimente em um projeto: escreva nas instruções o manual que vocês vão seguir juntos e convide essas pessoas. Você pode baixar o Orkas de graça para macOS e Windows.