Arc OS — O Sistema de Orquestração para Equipes de IA

Sua equipe de IA para cada projeto. Uma única memória entre CLI, web e Telegram.

O que é o Arc OS

O Arc OS dá a cada projeto sua própria equipe federada de AI workers — agentes especializados por role, com skills dedicadas, memória persistente, controle de qualidade e ciclos de auto-aprimoramento. Construído sobre o Anthropic Claude: traga sua assinatura do Claude ou sua chave da Anthropic API, e o Arc OS fornece a camada de orquestração por cima.

Em uma frase: um sistema de orquestração que implanta equipes de AI workers responsabilizáveis — cada uma com sua própria expertise, memória e padrões de qualidade — acessíveis via CRM web, ARC CLI e Telegram, com uma memória de projeto compartilhada por baixo.

Como funciona

Três canais de entrada alimentam o mesmo orquestrador. Use o que servir melhor ao momento — a memória do projeto permanece idêntica nos três.

 You (CEO)
   │
   ├── CRM Dashboard (arc-os.co) ····· primary — all features
   ├── ARC CLI (arc <project>) ······· local dev, full context loaded
   └── Telegram ······················ mobile companion, per-worker topics
   │
   ▼
 Master Bot (orchestrator)
   │
   ├── Project A ──► own workers · skills · memory · evals
   ├── Project B ──► own workers · skills · memory · evals
   └── Project C ──► own workers · skills · memory · evals

Por que três canais?

Canal	Quando você recorre a ele
CRM Dashboard	Na maior parte do tempo — chat do Workspace, Issues, Wiki, Notes, Skills, Timeline, Analytics, Billing
ARC CLI	Dentro do seu IDE — `arc <project>` abre uma sessão de worker com contexto completo; `arc issue / skill / kb / wiki / roadmap` sem sair do terminal
Telegram	Na rua — um supergroup por projeto com um tópico por worker (modo de canal unificado), notificações quando um worker termina

Cada projeto é completamente isolado:

CLAUDE.md — constituição do projeto (stack, convenções, restrições)
Workers — agentes especializados por role (13 roles em preset + customizados via Worker Studio)
Skills — expertise carregada de uma biblioteca com 140+ skills, além de forks locais do projeto
learnings.md — correções acumuladas que sobrevivem a restarts
Regras de eval — validação automática de saída por skill
Notes — coleções de conhecimento (PDF, vídeo, YouTube, web, áudio, DOCX, imagens) indexadas para chat com RAG

Capacidades principais

1. CRM Dashboard (70+ endpoints de API)

Workspace — workers de chat e terminal com streaming em tempo real
Issues — tracker com kanban, fases, prioridades, log de atividade
Notes — coleções de conhecimento no estilo NotebookLM; fontes se vinculam a issues, e os workers as leem ao assumir tarefas
Wiki + Knowledge Graph — base de conhecimento por projeto com visualização de entidades
Skills — registry com 140+ skills, analisador Sage AI, benchmarks e descoberta no marketplace
CEO Worker — assistente cross-project: enxerga todos os seus projetos, cria issues, pesquisa conhecimento (página web /ceo + CLI arc ceo)
Busca semântica — RAG self-hosted (embeddings multilíngues da Cohere + sqlite-vec) em wiki, issues, skills e notes
Timeline — replay estilo DAW de toda a atividade dos workers
Roadmap, Reports, Analytics, Billing, Project Settings

Auth: email/senha ou OAuth (Google, GitHub), 2FA/TOTP opcional. 8 idiomas de interface. Responsivo para mobile.

2. Gestão federada multi-projeto

Um Master Bot, projetos ilimitados. Cada projeto roda isolado — sem vazamento de contexto entre o seu site Odoo e o seu app SaaS. O watchdog reinicia automaticamente workers que travarem.

3. Inteligência que se auto-aprimora

Mecanismo	O que faz
Binary Evals	Valida cada resposta contra regras declarativas (6 tipos de regras)
Context Router	Pontua skills por mensagem, injeta apenas as top-5 relevantes
Reflect Loop	Fix It / 👎 → regra persistente → injetada em todos os prompts futuros
Karpathy Loop	Análise noturna de métricas → encontra skills fracas → propõe melhorias → você aprova com um toque

4. Sistema de workers

13 roles em preset (Consultant, Developer, Designer, Sentinel, Archivist, Product Owner, Analyst, Growth, CFO, Pitch Coach, Legal, Researcher, QA Engineer), além de workers totalmente customizados via um wizard de 5 etapas:

Propriedade	Opções
Modelo	Sonnet / Opus / Haiku
Tools	Escopo de tools por worker (read-only → acesso completo ao repo)
Skills	Context assets fixados da biblioteca de skills
Avatar e cor	Presets por role ou upload customizado
System prompt	Preset, gerado por IA ou customizado

5. Cloud ou Local

Standard Cloud — seu próprio container Docker em infraestrutura na UE (Hetzner); o GitHub App cria automaticamente repos privados por projeto
Local Bridge — binário sem dependências: os workers rodam na sua máquina usando sua sessão local do Claude
Cloud chat routing — no plano cloud, as mensagens de chat executam dentro do seu container com o seu login do Claude; nenhuma chave necessária

6. Centro de comando no Telegram

Modo de canal unificado: um bot por projeto, um supergroup com um tópico por worker. As mensagens são roteadas por tópico; as notificações de "worker terminou" caem na thread certa. Controles inline em cada resposta: [STOP] [PAUSE] [Fix It] [👍] [👎].

7. ARC CLI

arc <project>             # boot a worker session with full context
arc <project> <worker>    # boot a specific worker
arc ceo                   # cross-project CEO assistant REPL
arc issues                # list project issues
arc issue create / log / take / switch
arc skill <name>          # load skill instructions
arc kb search "..."       # semantic search across project knowledge
arc wiki update / roadmap sync / report / sessions / retro

8. Segurança e compliance

Chat com E2EE de conhecimento zero (AES-256-GCM at rest, chave mestra PBKDF2, chaves de recuperação)
2FA/TOTP em todos os planos; verificação de senha via HIBP no cadastro
GDPR: exclusão em cascata do Art. 17, exportação de dados do Art. 20
Vault de segredos AES-256-GCM; mTLS origin pulls; containers isolados por usuário

Números

Métrica	Valor
Endpoints de API	70+ em 19 módulos de domínio
Biblioteca de skills	140+ skills globais
Presets de roles de worker	13
Idiomas de interface	8 (EN, UK, DE, ES, FR, PL, RU, pt-BR)
Tipos de fonte de Notes	8 (PDF, vídeo, YouTube, web, áudio, DOCX, TXT, imagens)
Tipos de regra de eval	6
Criptografia	E2EE de conhecimento zero (PBKDF2 + AES-256-GCM, chaves de recuperação)
Modelo de deploy	SaaS em arc-os.co — early access

Para quem é

Desenvolvedores solo que perdem horas reexplicando o mesmo projeto para diferentes ferramentas de IA
Founders técnicos com vários produtos que precisam de equipes de IA isoladas por projeto
Agências que gerenciam projetos de clientes com stacks diferentes — memória e skills por cliente
Equipes que querem IA com memória — correções persistem, erros não se repetem

Comece agora

Early access: o cadastro atualmente exige um código de convite (arc-XXXX-XXXX) ou um lugar na waitlist — solicite acesso em arc-os.co.

Via CRM Dashboard (recomendado)

Abra https://arc-os.co
Entre com Google/GitHub ou email → cole seu código de convite
O wizard de onboarding cria seu primeiro projeto — escolha um blueprint, conecte sua assinatura do Claude ou informe uma chave da Anthropic API, ~60 segundos até a primeira mensagem

Via ARC CLI (desenvolvedores)

arc login --server https://arc-os.co
arc <project-name>        # boots a worker session with project context

Via Telegram (companheiro)

Conecte um bot em Project Settings → Channels — um supergroup por projeto, um tópico por worker.

Setup completo: User Guide · ARC CLI Reference · Creating Skills