Quais são os 20 bancos de dados mais utilizados da atualidade?

O mercado de bancos de dados em 2026 atingiu a marca de US$ 132,09 bilhões em volume global, consolidando-se como um dos pilares da infraestrutura de TI moderna. O ranking DB-Engines, referência mundial no setor, monitora 434 sistemas em julho de 2026, enquanto o índice TOPDB, baseado em tendências de busca no Google, oferece uma visão complementar sobre a popularidade dos bancos de dados.

A seguir, apresentamos os 20 bancos de dados mais utilizados de 2026, com base no ranking DB-Engines e no TOPDB Index, acompanhados de uma análise detalhada da usabilidade de cada um.

Lista dos bancos de dados mais utilizados

1. Oracle Database

Ranking DB-Engines: 1º lugar com 1.132,37 pontos
TOPDB Share: 34,03%

O Oracle Database mantém a liderança absoluta, embora venha perdendo pontos ao longo do ano. É o banco de dados padrão para sistemas corporativos críticos, como transações bancárias e ERPs de grande porte, onde detém mais de 60% de participação.

Usabilidade: Em 2026, a Oracle investiu pesadamente em usabilidade com o Oracle AI Database 26ai, que introduziu o recurso Select AI — permitindo que usuários façam consultas em linguagem natural, sem necessidade de conhecimento profundo de SQL. A plataforma também oferece gerenciamento autônomo, analytics de alta performance e capacidades de IA integradas. No entanto, sua curva de aprendizado ainda é íngreme para novos usuários, e o custo de licenciamento e manutenção permanece elevado.

2. MySQL

Ranking DB-Engines: 2º lugar com 846,46 pontos
TOPDB Share: 11,6%

O MySQL é o banco de dados open source mais utilizado do mundo, com 51,65% das organizações reportando seu uso em 2026. É a base da maioria das aplicações web, CMS e startups.

Usabilidade: O MySQL é conhecido por sua facilidade de uso e rápida curva de aprendizado, sendo a escolha padrão para equipes que buscam baixo custo e simplicidade. É mais “permissivo” que o PostgreSQL — por exemplo, permite incluir colunas não agregadas em consultas com GROUP BY. Em 2026, a Oracle lançou o MySQL 9.7 LTS, a primeira versão LTS desde 8.4, trazendo melhorias no otimizador de consultas e replicação. Por outro lado, o MySQL enfrenta desafios com consultas complexas e joins pesados, exigindo indexação cuidadosa, e sua comunidade tem se queixado das políticas de licenciamento comercial.

3. Microsoft SQL Server

Ranking DB-Engines: 3º lugar com 698,96 pontos
TOPDB Share: 9,06%

O SQL Server mantém sua posição no topo, impulsionado pela forte integração com o ecossistema Microsoft e a estratégia “local + nuvem” via Azure SQL Database.

Usabilidade: O SQL Server é amplamente elogiado por sua confiabilidade, ferramentas de gerenciamento amigáveis e integração perfeita com Azure e Power BI. O SQL Server Management Studio (SSMS) continua sendo uma das interfaces mais maduras do mercado, agora com suporte ao GitHub Copilot para auxiliar na escrita de consultas. A curva de aprendizado é moderada, especialmente para equipes já familiarizadas com o ecossistema Microsoft. A desvantagem é o custo de licenciamento e a dependência do ecossistema Windows em implantações locais.

4. PostgreSQL

Ranking DB-Engines: 4º lugar com 687,80 pontos
TOPDB Share: 10,87%

O PostgreSQL é o banco de dados que mais cresce entre os líderes — é o único do top 4 com crescimento anual positivo (+7,58 pontos). É a escolha preferida para aplicações corporativas e ambientes de Big Data, onde alcança 52,50% de adoção entre grandes empresas. Em 2026, tornou-se o banco de dados “padrão” para aplicações com IA, com 58,4% de preferência entre ferramentas como Claude AI.

Usabilidade: O PostgreSQL é considerado o padrão ouro dos bancos de dados relacionais pela robustez, suporte a tipos complexos (JSONB, geográficos, vetores) e extensibilidade. Embora seja mais rigoroso que o MySQL (case-sensitive, validações mais estritas), essa rigidez é vista como uma vantagem por equipes que prezam pela integridade dos dados. Suporta busca em texto completo, dados geoespaciais (PostGIS), séries temporais e busca vetorial (pgvector). A desvantagem é a suscetibilidade a “query plan flips” — mudanças inesperadas no plano de execução de consultas, e a dependência de ferramentas de terceiros para monitoramento e administração.

5. MongoDB

Ranking DB-Engines: 5º lugar com 386,62 pontos
TOPDB Share: 5,35%

O MongoDB é o banco de dados NoSQL mais popular, especialmente para aplicações que trabalham com documentos JSON, esquemas flexíveis e escalabilidade horizontal.

Usabilidade: A experiência do desenvolvedor com MongoDB é excelente para dados em formato de documento. Em 2026, a MongoDB ampliou sua usabilidade com integração nativa em ferramentas de IA — agora é possível consultar dados em linguagem natural diretamente de assistentes como ChatGPT, Claude e Grok. A extensão para VS Code oferece uma experiência unificada de navegação e edição de dados. A principal crítica é que a flexibilidade do esquema pode levar à deriva de dados ao longo do tempo, tornando a manutenção mais difícil.

6. Snowflake

Ranking DB-Engines: 6º lugar com 216,06 pontos

O Snowflake é a plataforma de data warehouse em nuvem que mais cresce, com forte presença no mercado de analytics e Big Data.

Usabilidade: O Snowflake é considerado extremamente intuitivo e fácil de usar, com interface clara e responsiva. Segue um modelo “SQL-first”, com curva de aprendizado mais baixa que concorrentes como Databricks. O Cortex Code (assistente agêntico) ajuda desenvolvedores e analistas a construir pipelines de dados com mais agilidade. A plataforma separa computação e armazenamento, simplificando o gerenciamento. A principal desvantagem é o custo, que pode escalar rapidamente com o aumento do uso.

7. Databricks

Ranking DB-Engines: 7º lugar com 164,08 pontos

O Databricks é a plataforma unificada de data lakehouse que combina data lakes e data warehouses, ideal para cargas de trabalho intensivas em dados e machine learning.

Usabilidade: O Databricks é mais focado em código (Python, SQL, Scala) e exige maior proficiência técnica que o Snowflake. Em 2026, a plataforma introduziu o Genie Code, um agente especializado para trabalho com dados e ML, usado por 90% dos clientes. O novo editor SQL (default desde maio de 2026) modernizou a experiência de consulta. A Free Edition já foi utilizada por mais de 500.000 pessoas para aprendizado e experimentação. Críticas apontam para controles de segurança limitados e curva de aprendizado íngreme para usuários não técnicos.

8. Redis

Ranking DB-Engines: 8º lugar
TOPDB Share: 3,97%

O Redis é o banco de dados in-memory mais popular, utilizado para caching, sessões, filas e aplicações que exigem latência ultrabaixa. Pela primeira vez, entrou no top 3 de bancos open source mais usados, com 45,80% de adoção.

Usabilidade: O Redis é famoso por sua simplicidade operacional e baixa latência (sub-milissegundo). Em 2026, as versões Redis 8.6 e 8.8 trouxeram melhorias significativas: até 83% mais throughput para Streams, suporte a busca vetorial, novo tipo de dado Array e comando de rate limiting. A autenticação TLS foi simplificada e a visibilidade de “hotkeys” foi aprimorada. É uma ferramenta de fácil implantação, mas requer conhecimento especializado para configurações avançadas.

9. Elasticsearch

Ranking TOPDB: 11º lugar com 1,8% de share

O Elasticsearch é o motor de busca e análise distribuído mais utilizado, essencial para logs, observabilidade e busca em tempo real.

Usabilidade: O Elasticsearch é elogiado por sua velocidade e flexibilidade no tratamento de grandes volumes de dados com capacidade de busca quase em tempo real. Em 2026, a versão 9.5 trouxe suporte nativo a PromQL, modo de índice Columnar e VectorDB, além de um novo campo multimodal semântico. A linguagem ES|QL (disponível desde a versão 8.14) oferece editor com autocompletar inteligente. Tem avaliação 4,4 estrelas no Gartner Peer Insights com 360 reviews. A desvantagem é a complexidade de operação e escalabilidade em clusters grandes.

10. Microsoft Access

Ranking TOPDB: 8º lugar com 2,97% de share

O Microsoft Access ainda figura entre os mais “buscados”, embora seja considerado uma ferramenta legada.

Usabilidade: O Access é excelente para bancos de dados internos rápidos e ferramentas sem desenvolvimento pesado, combinando um RDBMS com uma interface gráfica para manipulação de dados. Em 2026, a Microsoft finalmente removeu a limitação de tamanho de formulário de 22 polegadas que existia desde a era dos monitores CRT. No entanto, sofre com limitações severas: arquivo máximo de 2GB, falta de suporte mobile/navegador, problemas de segurança e escalabilidade.

11. SQLite

Ranking TOPDB: 9º lugar com 2,91% de share

O SQLite é o banco de dados embarcado mais utilizado do mundo, presente em bilhões de dispositivos (celulares, navegadores, aplicações desktop).

Usabilidade: O SQLite é a definição de simplicidade: não requer instalação, servidor, arquivos de configuração ou contas de usuário — é apenas uma biblioteca C embutida na aplicação. É zero-configuração e roda bem mesmo em hardware limitado. Em 2026, novas ferramentas como Cloudflare D1 e Turso levaram o SQLite para o edge computing com replicação global. A principal limitação é o suporte a apenas um escritor por vez (single-threaded) e a falta de recursos como replicação nativa e gerenciamento de usuários.

12. Splunk

Ranking TOPDB: 10º lugar com 2,28% de share

O Splunk é a plataforma líder para análise de dados de máquina, logs e segurança (SIEM).

Usabilidade: O Splunk é valorizado por sua facilidade de implantação e capacidade de unificar workflows em uma única plataforma. Em 2026, o Splunk AI Assistant 2.0 atua como um “membro digital da equipe”, ajudando a analisar dados e resolver problemas. As melhorias no Mission Control e na fila de analistas tornaram as investigações mais ágeis. No entanto, a linguagem SPL (Splunk Processing Language) tem uma curva de aprendizado significativa, e o custo do produto é frequentemente citado como elevado.

13. MariaDB

Ranking TOPDB: 12º lugar com 1,3% de share

O MariaDB, fork do MySQL, é o segundo banco de dados open source mais adotado, com 48,09% das organizações o utilizando em 2026.

Usabilidade: O MariaDB é quase 100% compatível com MySQL, facilitando a migração. Oferece implantação extremamente fácil e interface intuitiva via phpMyAdmin. Em 2026, a versão MariaDB 13.0 trouxe melhorias no otimizador, metadados e motores de armazenamento, enquanto o Community Server 12.2 expandiu a compatibilidade com Oracle e a flexibilidade com JSON. A desvantagem é que a documentação pode ser pesada para iniciantes.

14. Amazon DynamoDB

Ranking TOPDB: 13º lugar com 0,98% de share

O DynamoDB é o banco de dados NoSQL gerenciado da AWS, projetado para escala massiva e baixa latência. Alcançou pico de 151 milhões de requisições por segundo no Prime Day 2025.

Usabilidade: O DynamoDB é totalmente gerenciado, eliminando a necessidade de administração de servidores. Oferece latência consistente de milissegundos de um dígito em qualquer escala. Em agosto de 2026, a AWS anunciou suporte nativo a busca vetorial, eliminando a necessidade de um banco vetorial separado para aplicações de IA. É elogiado pela integração perfeita com o ecossistema AWS. A principal dificuldade é o modelo de precificação baseado em capacidade de leitura/escrita, que pode ser difícil de estimar.

15. Neo4j

Ranking TOPDB: 14º lugar com 0,96% de share

O Neo4j é o banco de dados orientado a grafos mais popular, ideal para aplicações que exploram relacionamentos complexos (redes sociais, recomendação, fraudes).

Usabilidade: O Neo4j se destaca por modelar relacionamentos de forma natural e intuitiva. Em 2026, o Community Edition passou a incluir busca vetorial para workflows de IA, visualização de grafos e gerenciamento centralizado via Fleet Manager. O Neo4j Enterprise Studio oferece um ambiente seguro para consulta e visualização de dados em grafos. O GraphAcademy foi reformulado com cursos práticos para facilitar o aprendizado. A desvantagem é que análises avançadas exigem conhecimento de desenvolvedor.

16. IBM Db2

Ranking TOPDB: 16º lugar com 0,85% de share

O IBM Db2 mantém presença significativa em grandes corporações, especialmente nos setores financeiro e governamental.

Usabilidade: O Db2 é considerado fácil de usar e com sensação de “plug and play”. Em 2026, a IBM introduziu o Db2 Genius Hub, uma interface conversacional com IA para ajudar DBAs a gerenciar grandes frotas de bancos de dados. Também foi lançado o Db2 Serverless em technical preview, com compatibilidade total com SQL e foco em aplicações transacionais e ambientes de desenvolvimento. A versão 12.1.4 trouxe redução de atrito operacional em backups e conectividade.

17. SAP HANA

Ranking TOPDB: 15º lugar com 0,96% de share

O SAP HANA é a plataforma in-memory da SAP, utilizada principalmente em ambientes SAP ERP e analytics empresariais.

Usabilidade: O SAP HANA oferece alto desempenho para cargas de dados pesadas. Em 2026, o SQL Console ganhou capacidades generativas de IA: “Run Prompt”, “Explain SQL” e “Optimize SQL”. No entanto, a interface de usuário é frequentemente criticada como inconsistente e complexa, especialmente para novos usuários, e não é considerada um sistema intuitivo sem treinamento adequado.

18. Teradata

Ranking TOPDB: 19º lugar com 0,32% de share

O Teradata é uma plataforma tradicional de data warehousing para análises em larga escala.

Usabilidade: O Teradata é elogiado por seu desempenho excepcional no processamento de conjuntos de dados massivos, sendo descrito como “absurdamente rápido”. Foi reconhecido como Líder no Nucleus Research 2026 DSML Value Matrix pelas suas capacidades de IA empresarial. A desvantagem é que a interface não é muito intuitiva quando comparada a ferramentas de BI mais modernas, e o custo se torna muito elevado com o crescimento do volume de dados e uso.

19. Apache Hive

Ranking TOPDB: 20º lugar com 0,3% de share

O Apache Hive é uma camada de data warehouse sobre o Hadoop, que permite consultas SQL-like em grandes volumes de dados.

Usabilidade: O Hive é considerado uma plataforma madura e confiável para ETL pesado, especialmente para agregações horárias de logs. Em 2026, recebeu melhorias na experiência do usuário, incluindo melhor tratamento de erros e suporte completo à arquitetura ARM (AWS Graviton, Azure ARM). A principal desvantagem é a alta latência — consultas podem levar horas, pois o Hive processa em lote via Hadoop. Ferramentas como Redshift podem ser de 5 a 20 vezes mais rápidas no mesmo conjunto de dados.

20. Couchbase

Ranking TOPDB: 25º lugar com 0,15% de share

O Couchbase é um banco de dados NoSQL que combina cache integrado, acesso key-value e suporte a documentos JSON, com forte foco em desempenho e escalabilidade.

Usabilidade: O Couchbase é reconhecido por sua performance em escala, permitindo armazenar bilhões de documentos com baixíssima latência. Em 2026, o Couchbase Capella (versão fully managed Database-as-a-Service) simplificou a implantação. É considerado mais rápido e com melhor custo-benefício que o DynamoDB em alguns cenários. As desvantagens incluem instabilidade, alto consumo de recursos, necessidade constante de manutenção e custos elevados, além de integração limitada com IA e interface pouco customizável.

Considerações Finais

O panorama dos bancos de dados em 2026 revela algumas tendências claras:

Domínio dos relacionais: Oracle, MySQL, SQL Server e PostgreSQL continuam no topo, mas o PostgreSQL é o único com crescimento sustentado.
Ascensão das plataformas de dados em nuvem: Snowflake e Databricks ganham cada vez mais espaço, impulsionados pela análise de dados e IA.
IA integrada: Todos os principais bancos de dados estão incorporando capacidades de IA — desde consultas em linguagem natural até agentes autônomos e busca vetorial.
Multi-modelo: Bancos de dados que suportam múltiplos modelos de dados (relacional, documento, grafo, vetor) estão em alta.
Open source em alta: MySQL, PostgreSQL, Redis e MariaDB dominam o cenário open source, com mais de 95% das organizações utilizando ao menos um banco open source.

A escolha do banco de dados ideal em 2026 depende menos da “popularidade” e mais do caso de uso específico: transações ACID, analytics, busca em tempo real, grafos, caching ou workloads de IA. Cada uma das 20 ferramentas listadas tem seus pontos fortes e limitações — o segredo está em alinhar a tecnologia à necessidade do negócio.

Hermes Agent: O agente de IA open-source que nunca esquece e aprende com você

Vivemos a era dos assistentes de inteligência artificial, mas quase todos eles compartilham uma mesma limitação: não possuem memória de longo prazo. Cada nova conversa com o ChatGPT, Claude ou qualquer outro chatbot começa do zero. Você precisa reexplicar seu projeto, repetir suas preferências, redescrever as restrições que já detalhou na semana passada. Essa frustração, que se acumula rapidamente para quem usa essas ferramentas de forma séria, é exatamente o problema que o Hermes Agent veio resolver.

Lançado em fevereiro de 2026 pela Nous Research , o Hermes Agent é um agente de IA de código aberto que rapidamente se tornou um fenômeno entre desenvolvedores — ultrapassando 140 mil estrelas no GitHub em menos de três meses e se consolidando como o agente mais usado do mundo segundo o OpenRouter.

O que é o Hermes Agent?

O Hermes Agent é um framework de agente de IA autônomo e de código aberto, licenciado sob a licença MIT. Diferente de um chatbot comum ou de um assistente de programação integrado a um IDE, ele foi projetado para ser uma entidade persistente que “mora” no seu servidor ou computador, operando 24 horas por dia, 7 dias por semana, em segundo plano .

Em termos simples: o Hermes Agent é um assistente pessoal de IA que não esquece nada, aprende com a experiência e se torna mais capaz com o tempo.

A Origem

O Hermes Agent foi criado pela Nous Research, o mesmo laboratório por trás das famílias de modelos Hermes, Nomos e Psyche. A Nous Research já era conhecida no ecossistema de IA por desenvolver modelos de linguagem de ponta, e o Hermes Agent representa seu primeiro framework de agente independente.

O que torna o Hermes Agent diferente?

1. O Loop de Aprendizagem Fechado (Closed Learning Loop)

A grande inovação do Hermes Agent é seu loop de aprendizado integrado. Enquanto a maioria dos agentes de IA “reseta” após cada sessão, o Hermes Agent:

Cria habilidades a partir da experiência: após tarefas complexas (com 5 ou mais chamadas de ferramentas), o agente cria autonomamente novas habilidades que podem ser reutilizadas .
Melhora habilidades durante o uso: as habilidades não são estáticas — elas evoluem conforme são utilizadas.
Persiste conhecimento ativamente: o agente se “cutuca” periodicamente para registrar conhecimento durável em arquivos de memória.
Pesquisa conversas passadas: utiliza busca em suas próprias conversas anteriores para recuperar contexto relevante.

2. Memória entre Sessões

O Hermes Agent constrói um modelo profundo de quem você é ao longo das sessões. Ele não apenas lembra o que foi dito — ele desenvolve uma compreensão contínua do usuário, de suas preferências e de seus projetos.

3. Autonomia e Persistência

O agente roda como um processo em segundo plano, recebe instruções por meio de plataformas de mensagem, executa chamadas de ferramentas na sua máquina e continua funcionando mesmo depois que você fecha o chat. O mesmo agente pode reter contexto, desenvolver habilidades reutilizáveis e melhorar com o tempo.

4. Independência de Modelo

O Hermes Agent funciona com qualquer provedor de LLM compatível com a API OpenAI. Isso inclui:

Provedores em nuvem: OpenRouter (mais de 200 modelos), Anthropic (Claude), OpenAI, Google, DeepSeek, xAI
Modelos locais: Ollama, vLLM, llama.cpp, SGLang, ou qualquer servidor compatível com OpenAI
Proxy de assinatura: suporte a Claude Pro, ChatGPT Pro e SuperGrok via proxy local

A troca entre provedores e modelos é feita com um simples comando hermes model — sem alterações no código, sem lock-in.

Como funciona o Hermes Agent?

O fluxo de trabalho do Hermes Agent segue um ciclo contínuo:

Recebendo entrada: uma tarefa chega ao agente por meio da linha de comando, de uma plataforma de mensagens (Telegram, Discord, Slack, WhatsApp, Signal, entre outras) ou de uma integração com IDE.
Planejamento: o agente utiliza um modelo de linguagem (LLM) como motor de raciocínio para planejar o próximo passo.
Execução de ferramentas: o agente executa chamadas de ferramentas no seu ambiente — terminal, navegador, scripts Python, entre outros.
Armazenamento em memória: os resultados são armazenados em um sistema de memória multicamadas baseado em SQLite .
Repetição: o ciclo se repete até a tarefa ser concluída.

Onde ele pode rodar?

O Hermes Agent é extremamente flexível em termos de infraestrutura:

Local: Windows (nativo, sem WSL), macOS, Linux, WSL2, Termux
Nuvem: VPS de $5, clusters GPU, infraestrutura serverless
Backends de terminal: local, Docker, SSH, Singularity, Modal, Daytona, Vercel Sandbox

Onde você pode interagir com ele?

O Hermes Agent possui um único gateway que suporta múltiplas plataformas :

Mensagens: Telegram, Discord, Slack, WhatsApp, Signal, Email, CLI
Plataformas adicionais: DingTalk, SMS, Mattermost, Matrix, Webhook, Home Assistant, Feishu/Lark, WeCom, Weixin, BlueBubbles iMessage, QQBot, Yuanbao, IRC, Microsoft Teams, Google Chat, LINE, SimpleX Chat
IDEs: VS Code, Zed, JetBrains via ACP

Principais recursos técnicos

Interface Terminal Real (TUI)

Interface completa no terminal com edição multilinha, autocompletar com slash-command, histórico de conversas, interrupção e redirecionamento, e saída de ferramentas em streaming.

Streaming em Tempo Real

Respostas são entregues token por token à medida que são geradas, em vez de chegarem como um bloco único.

Delegação e Paralelização

O Hermes Agent pode criar subagentes isolados para fluxos de trabalho paralelos. É possível escrever scripts Python que chamam ferramentas via RPC, condensando pipelines multi-etapa em rodadas de custo de contexto zero.

Automações Agendadas

Possui um agendador cron integrado para entregar relatórios diários, backups noturnos, auditorias semanais — tudo em linguagem natural, executado sem supervisão.

Pronto para Pesquisa

Suporte à geração em lote de trajetórias e compressão de trajetórias para treinar a próxima geração de modelos com chamada de ferramentas.

Casos de uso práticos

Automação de Tarefas Diárias

O Hermes Agent pode ser configurado para executar tarefas rotineiras automaticamente: relatórios diários, backups, monitoramento de sistemas, tudo via comandos em linguagem natural.

Atendimento ao Cliente

Empresas podem implantar o Hermes Agent como primeiro nível de atendimento ao cliente, integrado ao Telegram ou WhatsApp. Com treinamento prévio e acúmulo de habilidades, ele identifica autonomamente perguntas comuns sobre logística ou orçamentos e fornece respostas padronizadas.

Operações de TI e Monitoramento

O Hermes Agent pode ser conectado a modelos locais ou em nuvem para executar tarefas de monitoramento, configuração e análise de desempenho via linguagem natural.

Assistente Pessoal Persistente

Ele atua como um “braço direito virtual” que atende comandos de qualquer lugar, memoriza projetos passados e cria novas habilidades de forma contínua.

Hermes Agent vs. Outros Agentes

O Hermes Agent se destaca em relação a outros agentes open-source por algumas razões fundamentais:

Característica	Hermes Agent	Chatbots/Assistentes Comuns
Memória	Persistente entre sessões	Reset a cada nova conversa
Aprendizado	Cria e melhora habilidades	Estático, sem evolução
Execução	Autônoma, em segundo plano	Dependente de interação contínua
Hospedagem	Auto-hospedada (VPS ou local)	Geralmente em nuvem gerenciada
Plataformas	Múltiplas (Telegram, WhatsApp, etc.)	Geralmente uma única interface

Como começar a usar o Hermes Agent

A instalação do Hermes Agent é surpreendentemente simples:

No Linux, macOS, WSL2 ou Termux:

curl -fsSL https://hermes-agent.nousresearch.com/install.sh | bash

No Windows (PowerShell, nativo, sem WSL):

iex (irm https://hermes-agent.nousresearch.com/install.ps1)

O instalador cuida de tudo: Python 3.11, Node.js, ripgrep, ffmpeg e um Git Bash portátil (cerca de 45MB) — sem necessidade de privilégios de administrador e completamente isolado de qualquer instalação Git existente no sistema.

Após a instalação, você pode configurar seu provedor de LLM preferido com:

hermes model

E iniciar o agente:

hermes --tui

Considerações finais

O Hermes Agent representa uma mudança significativa na forma como pensamos sobre assistentes de IA. Ele não é apenas mais um chatbot ou uma ferramenta de programação — é um agente persistente, autônomo e autoaprimorável que se torna mais útil quanto mais tempo você o utiliza.

Sua abordagem de código aberto, flexibilidade de hospedagem e independência de provedores de LLM o tornam uma escolha atraente para desenvolvedores, empresas e entusiastas que desejam ter controle total sobre sua infraestrutura de IA.

Se você já se cansou de repetir as mesmas coisas para assistentes de IA que não lembram nada de uma conversa para outra, o Hermes Agent pode ser exatamente o que você estava procurando.

11 Instaladores Automáticos de Sistemas: Alternativas ao Softaculous

Alternativas aos Instaladores Automáticos de Sistemas para Hospedagem de Sites

Softaculous e Fantastico F3 são dois dos instaladores automáticos de aplicativos mais conhecidos no mercado de hospedagem web. O Softaculous, por exemplo, oferece suporte a mais de 380 scripts, enquanto o Fantastico F3 disponibiliza cerca de 317 scripts. Ambos permitem que usuários instalem CMS, fóruns, blogs e outras aplicações com poucos cliques.

No entanto, são soluções proprietárias com custos associados. Para provedores de hospedagem, desenvolvedores e administradores de servidores que buscam alternativas gratuitas e de código aberto, existe um ecossistema crescente de opções viáveis. Este artigo apresenta as principais alternativas open source aos instaladores comerciais, categorizadas por abordagem e público-alvo.

1. Instaladores Universais Leves

OLSApp

OLSApp é um instalador universal gratuito e open source que funciona como alternativa direta ao Softaculous. Desenvolvido para integração com painéis de hospedagem, o OLSApp oferece instalação com um clique para aplicações populares como WordPress, Joomla, Drupal, Silverstripe, ConcreteCMS, phpBB, Laravel, CodeIgniter, PrestaShop, OpenCart e Kanboard.