Termine a verificação
5Rode verificar após configurar. Se aparecer item faltando, resolva o item indicado e rode de novo.
Pronto quando: A última linha é “tudo certo”.
Aula 2 · 16 min
Instalar e conversar no terminal
Você já baixou o projeto na aula 1. Agora escolha uma IA local que caiba no seu computador, responda às sete perguntas do configurar e confira a instalação antes de conversar.
Começar a aula
Nesta aula você vai
- 1Preparar Python e o modelo local
- 2Escolher cérebro e política de aprovação
- 3Conferir a instalação
Objetivo: Configurar o INTELECTO com Ollama local e confirmar que verificar termina em “tudo certo”.
01Do comando à resposta
Quatro partes bastam para a primeira conversa.
Clique em cada bloco do diagrama para ver o que ele faz.
Clique em cada parte para ver sua função.
02Primeiro uso, em ordem
Clique em cada etapa para ver o que fazer.
1. Entrar no projeto
Entre em ~/intelecto-v2. Se ainda não baixou o projeto, faça o clone da aula 1.
2. Instalar o cérebro
No Linux, instale o Ollama com o comando oficial abaixo; no macOS, baixe o aplicativo em ollama.com. Depois use ollama pull para baixar o modelo escolhido.
Teste ao vivo em 13/11/2026: com llama3.2, “lembre que meu nome é Nei e moro em Porto Alegre” foi guardado diretamente pelo assistente e lembrado numa conversa nova. Isso funciona mesmo quando o modelo pequeno não chama a ferramenta de memória. Ele continua usando pouco as outras ferramentas, como arquivos e comandos. qwen3.6:35b-a3b chamou ferramentas no teste, mas seu arquivo local é muito maior.
3. Escolher opções
As sete respostas: nome e personalidade em frases livres; cérebro ollama; modelo um dos listados pelo configurar; onde rodar comandos local; aprovação perigosos; ids do Telegram vazios por enquanto. Enter mantém o valor entre colchetes. Telegram é um canal de conversa, não o provedor do modelo.
Executor é o programa que roda o comando; escolha local agora e veja a caixa Docker na aula 6. OpenRouter é um serviço pago na nuvem e não faz parte desta prática.
A política de aprovação tem três escolhas: perigosos (padrão) deixa a leitura conhecida rodar e pergunta para as outras ações; sempre pergunta antes de qualquer comando, inclusive ls e cat; nunca deixa a leitura conhecida rodar, mas recusa o que pediria aprovação. Comandos bloqueados pela trava não rodam em nenhuma delas.
4. Conferir e conversar
verificar confere o que a configuração atual exige. “tudo certo” não prova que o modelo usará ferramentas; faça uma conversa real para conferir. SQLite com FTS5 significa memória local com busca de texto. Fernet é o modo de cifrar o cofre quando a biblioteca cryptography está instalada. No Ubuntu, se você quiser o cofre com Fernet, instale python3-cryptography pelo gerenciador de pacotes; pip install cryptography pode falhar com externally-managed-environment no Ubuntu 24.04.
03Qual modelo cabe na sua máquina?
Tamanhos somados dos arquivos indicados pelos registros de modelos instalados nesta máquina em 13/11/2026; o download pode variar. Não são medidas de RAM.
| Sua máquina | Modelo | Arquivo local medido |
|---|---|---|
| Computador comum | llama3.2 | 2,02 GB (2.019.392.628 bytes). Lembra com “lembre que…”; usa pouco as outras ferramentas. |
| Placa de vídeo grande | qwen3.6:35b-a3b | 23,94 GB (23.938.333.115 bytes). Chamou ferramentas no teste ao vivo. |
Comece pelo modelo que sua máquina consegue baixar e executar. O tamanho do arquivo não garante que ele caiba na memória. O llama3.2 lembra fatos pedidos com “lembre que…”, mesmo em computador comum; para usar outras ferramentas, confira se o modelo realmente as chamou.
04Comandos do projeto
Copie os comandos e rode no terminal a partir da pasta indicada.
Terminal · entrar na pasta da aula 1
cd ~/intelecto-v2
Ubuntu · Fernet no cofre (opcional)
sudo apt install -y python3-cryptography
Linux · instalar Ollama
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
Terminal · baixar o modelo comum
ollama pull llama3.2
Opcional · modelo para placa grande
ollama pull qwen3.6:35b-a3b
Terminal · configurar e conferir
python3 -m intelecto configurar python3 -m intelecto verificar
Terminal · conversar
python3 -m intelecto
Exemplo do repositório
O ensaio usou provedor mock (cérebro simulado) e pasta temporária. Só o caminho foi normalizado para mostrar onde ficará no seu computador: ~/.intelecto2. Não comprova o Ollama.
[OK] Python 3.12.3 (precisa 3.10+) [OK] SQLite com FTS5 (memória) [OK] config em ~/.intelecto2/config.json [INFO] cofre: fernet (Fernet) tudo certo
05Sua primeira conversa
Faça na ordem e marque apenas depois de conferir o resultado.
Fale com o assistente
5Abra a conversa e faça uma pergunta simples. O modelo precisa estar disponível no Ollama.
Pronto quando: O assistente responde no terminal e você consegue sair com “sair”.
06Confira se entendeu
Escolha antes de abrir o comentário. Se errar, use o link para rever.
Pergunta 1 de 3
O que o comando verificar confirma?
Correto
Ele verifica a configuração presente. Não substitui testar uma conversa real nem prova o Telegram ao vivo.Não é essa
Ele verifica a configuração presente. Não substitui testar uma conversa real nem prova o Telegram ao vivo.Rever: Primeiro uso, em ordemPergunta 2 de 3
Qual provedor local foi testado ao vivo com memória, inclusive com llama3.2?
Correto
Ollama é o provedor local usado no teste ao vivo. OpenRouter usa a nuvem; mock simula respostas e não é um modelo local real.Não é essa
Ollama é o provedor local usado no teste ao vivo. OpenRouter usa a nuvem; mock simula respostas e não é um modelo local real.Rever: Qual modelo cabe na sua máquina?Pergunta 3 de 3
Com llama3.2, o que acontece ao dizer “lembre que minha cidade é Porto Alegre”?
Correto
Desde a v2.0.1, o assistente guarda diretamente pedidos “lembre que…”. O llama3.2 ainda usa pouco as outras ferramentas.Não é essa
Desde a v2.0.1, o assistente guarda diretamente pedidos “lembre que…”. O llama3.2 ainda usa pouco as outras ferramentas.Rever: Qual modelo cabe na sua máquina?Teste concluído
Você acertou {a} de {n}. Acertando todas, a aula é marcada como concluída.Escolha uma alternativa. A explicação aparece depois da sua tentativa.
07Leve desta aula
Começo simplesPython 3.10+, configuração, verificação e conversa.
Modelo importaO llama3.2 lembra pedidos “lembre que…”, mas chama pouco as outras ferramentas. Para arquivos e comandos, confira o que aconteceu de fato.