Ferramentas de IA

Ubuntu 26.04 se tornou uma das principais plataformas para desenvolvimento e implantação de IA. Esta seção aborda sistematicamente como instalar, configurar e usar várias ferramentas de IA no Ubuntu, ajudando você a construir rapidamente um ambiente de trabalho de IA eficiente.

Visão geral da seção

Editores e IDEs de IA

Os editores modernos de IA integram profundamente grandes modelos de linguagem ao fluxo de trabalho de edição de código, fornecendo conclusão inteligente, geração de código, sugestões de refatoração e muito mais. Esta seção cobre:

• Cursor – Editor nativo de IA baseado em VS Code, compatível com conversas multimodelo e geração de código
• Windsurf (Codeium) – Ferramenta e editor gratuito de preenchimento de código de IA
• Zed – Editor de alto desempenho com assistência de IA integrada
• VS Code + Extensões AI – Aprimore VS Code com Copilot, Continue, Cline e outras extensões

Leia o Guia de Editores e IDEs de IA —>

Assistentes de codificação de IA (CLI)

Os assistentes de codificação de IA de linha de comando permitem interagir com modelos de IA diretamente no terminal para escrever, depurar e refatorar código. Esta seção cobre:

• Claude Code — Assistente de codificação CLI oficial da Anthropic
• Aider – Ferramenta de programação de pares de IA de terminal de código aberto
• GitHub Copilot CLI – Assistente oficial de IA de linha de comando do GitHub
• Gemini CLI – ferramenta de IA de terminal do Google
• OpenCode – Assistente de codificação de IA de terminal de código aberto

Leia o Guia do AI Coding Assistants (CLI) —>

LLMs locais

Execute grandes modelos de linguagem localmente para proteger a privacidade dos dados, reduzir custos de API e aproveitar a inferência offline. Esta seção cobre:

• Ollama — A estrutura de tempo de execução de modelo local mais popular
• LM Studio — Ferramenta gráfica de gerenciamento de modelo local e bate-papo
• llama.cpp — Mecanismo de inferência C++ de alto desempenho
• Jan — Cliente de chat de IA local de código aberto
• Open WebUI — Interface da Web para interação com modelo local
• Comparação de modelos – Comparação de modelos populares, incluindo Llama 3, Qwen, DeepSeek, Mistral e mais

[Leia o Guia LLMs Local —>] (/docs/ai/local-llm)

Imagem e fala de IA

A IA pode fazer mais do que processar texto – ela pode gerar imagens e processar fala. Esta seção cobre:

• Stable Diffusion WebUI (AUTOMATIC1111) – A ferramenta de geração de imagens de IA mais popular
• ComfyUI – Fluxos de trabalho avançados de geração de imagens baseados em nós
• OpenAI Whisper – Modelo poderoso de conversão de fala em texto

Leia o Guia de Imagem e Fala de IA —>

Plataformas e automação de IA

Ferramentas de plataforma para criar aplicações de IA e fluxos de trabalho de automação. Esta seção cobre:

• Dify – Plataforma de desenvolvimento de aplicativos LLM de código aberto
• n8n – Ferramenta visual de automação de fluxo de trabalho com suporte a nó de IA
• LangChain / LangGraph – Estrutura de desenvolvimento para construção de aplicativos LLM

Leia o Guia de plataformas e automação de IA —>

OpenClaw

OpenClaw é um assistente pessoal de IA local que funciona em seus próprios dispositivos, fala com você por meio de canais de mensagens como WhatsApp, Telegram e Slack e pode chamar ferramentas e executar tarefas automatizadas.

• Local-first — O daemon do gateway é executado em sua própria máquina
• Multicanal – Converse com o assistente dentro dos aplicativos que você já usa
• Ferramentas e automação – Execução de ferramentas integradas, cron jobs e webhooks

Leia o Guia OpenClaw —>

Configuração de GPU

As cargas de trabalho de IA normalmente exigem aceleração de GPU. Esta seção cobre:

• Instalação do driver NVIDIA - Instalação automática com drivers do Ubuntu
• CUDA Toolkit – Instalação e configuração da plataforma de computação GPU
• cuDNN – Biblioteca de aceleração de aprendizagem profunda
• Verificação de GPU – Confirmando que seu ambiente de GPU funciona corretamente
• ROCm (AMD GPU) — Suporte de computação de IA para placas gráficas AMD
• Solução de problemas comuns – Soluções para conflitos de driver, incompatibilidades de versões e muito mais

Leia o guia de configuração da GPU —>

Começando

Se você é novo nas ferramentas de IA, recomendamos a leitura nesta ordem:

1. Primeiro configure seu ambiente GPU (se você tiver uma GPU NVIDIA)
2. Instale Ollama para executar modelos locais e experimente IA local
3. Escolha um editor AI para aumentar sua produtividade de codificação
4. Experimente assistentes de codificação CLI para usar IA no terminal

Requisitos do sistema