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É indicado para pessoas que desejam um assistente de documentos configurável no próprio computador, com a opção de conectar serviços externos de inferência, embeddings, pesquisa e banco de dados vetorial.\n\n## Documentos, chat e agentes\nImporte documentos compatíveis para espaços de trabalho e use a recuperação de informações para fornecer contexto relevante às respostas do modelo. Selecione um LLM, um modelo de embeddings e um banco de dados vetorial conforme seu fluxo de trabalho. As integrações compatíveis incluem mecanismos de modelos locais e provedores de nuvem; a configuração local padrão do aplicativo não deve ser confundida com a garantia de que todas as integrações possíveis permaneçam no dispositivo.\n\nOs agentes podem usar ferramentas e habilidades configuradas para atividades como navegação na web, operações com arquivos e geração de documentos. Os fluxos de agentes combinam etapas em fluxos de trabalho repetíveis. Os recursos específicos para desktop incluem assistentes de reuniões e de desktop, enquanto outras edições de implantação têm suas próprias capacidades. O projeto original também oferece implantações auto-hospedadas e hospedadas; seu funcionamento quanto a múltiplos usuários, acesso à rede e administração não é automaticamente igual ao do aplicativo desktop para Mac.\n\n## Instalação, hardware e dependências\nBaixe o DMG oficial correto para Apple Silicon ou Intel, abra-o e arraste AnythingLLM para Aplicativos, ou use `brew install --cask anythingllm`. O guia de instalação para Mac distingue explicitamente as duas famílias de chips e informa que dispositivos Apple da série M executam inferência local mais rapidamente. O cask do Homebrew consultado seleciona um DMG para Silicon em Macs ARM e um DMG separado em Macs Intel. Nenhum deles deve ser descrito como um instalador Universal verificado. As fontes de instalação e do cask consultadas não estabelecem uma versão mínima específica do macOS, portanto não se inventa aqui um mínimo numérico.\n\nO fornecedor recomenda 16 GB de RAM e uma CPU de oito núcleos para uma experiência básica com modelos locais; são recomendações, não uma promessa de que todos os modelos caberão. As necessidades de espaço em disco dependem muito dos pesos de modelos baixados e dos documentos importados. LLMs remotos reduzem os requisitos de inferência local e armazenamento de modelos, mas exigem acesso ao provedor. O cask não declara dependência de fórmula separada nem conflito nominal; modelos locais, servidores externos e provedores selecionados são recursos adicionais de execução. Docker não é necessário apenas para instalar o DMG do aplicativo desktop.\n\nConceda acesso ao microfone, à tela ou aos arquivos apenas para os fluxos opcionais de assistente e importação que você escolher. Não se afirma que haja uma exigência geral de Acessibilidade, Acesso Total ao Disco ou privilégios de administrador para conversas comuns com documentos. Habilidades de agentes importadas e ferramentas MCP externas podem ter efeitos mais amplos do que apenas o chat; revise suas permissões e origem antes de usá-las.\n\n## Custos, rede e contas\nO aplicativo desktop básico e o projeto público estão disponíveis gratuitamente, com código-fonte sob licença MIT. Desktop Pro e serviços hospedados são ofertas pagas separadas, enquanto provedores de modelos em nuvem podem cobrar pelo uso e exigir credenciais de API. Pesos de modelos e serviços externos têm suas próprias licenças e termos; a licença MIT do projeto não concede direitos irrestritos sobre todos os modelos ou conjuntos de dados conectados. Fluxos de trabalho locais não exigem, por si só, uma conta de LLM hospedado, mas Pro, comunidade e determinadas integrações em nuvem podem exigir conta ou chave próprias.\n\nO acesso à rede é usado para downloads, atualizações, provedores conectados, ferramentas web e serviços opcionais. Modelos locais precisam de hardware adequado e pesos baixados. Não presuma que todas as ações dos agentes funcionem offline apenas porque um modelo local foi selecionado.\n\n## Privacidade e riscos de dados\nA política de privacidade do aplicativo desktop informa que mensagens, históricos de chat e documentos são salvos localmente por padrão e descreve uma telemetria anônima de uso opcional, que pode ser desativada nas configurações. Essa declaração se refere ao fluxo de trabalho padrão do aplicativo desktop; escolher inferência em nuvem, embeddings remotos, pesquisa online ou ferramentas externas pode enviar o conteúdo necessário a esses serviços. Revise os termos de cada provedor antes de processar material confidencial.\n\nRespostas e citações da IA podem estar incompletas ou erradas. Verifique conclusões importantes nos documentos originais. Mantenha backups dos dados dos espaços de trabalho e dos arquivos de origem, proteja as chaves de API e revise as alterações de arquivos feitas por agentes antes da execução. Um aplicativo local não é, por si só, garantia de confidencialidade para todos os fluxos de trabalho conectados.\n\nHTTP HEAD no DMG oficial para Silicon informa 566,665,700 bytes para o download consultado. Os instaladores para Intel e o armazenamento dos modelos instalados têm tamanhos diferentes.\n\nFontes: [Produto oficial](https:\u002F\u002Fanythingllm.com\u002F), [Projeto oficial](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMintplex-Labs\u002Fanything-llm), [Instalação para Mac](https:\u002F\u002Fdocs.anythingllm.com\u002Finstallation-desktop\u002Fmacos), [Recomendações de hardware](https:\u002F\u002Fdocs.anythingllm.com\u002Finstallation-desktop\u002Fsystem-requirements), [Privacidade no desktop](https:\u002F\u002Fdocs.anythingllm.com\u002Finstallation-desktop\u002Fprivacy), [Versões oficiais](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMintplex-Labs\u002Fanything-llm\u002Freleases).","Private desktop AI chat application","Mintplex Labs","AnythingLLM",566665700,"https:\u002F\u002Fcdn.anythingllm.com\u002Flatest\u002FAnythingLLMDesktop-Silicon.dmg","https:\u002F\u002Fformulae.brew.sh\u002Fcask\u002Fanythingllm","https:\u002F\u002Fanythingllm.com\u002F","https:\u002F\u002Fcdn.opennavo.com\u002Ficons\u002Fuploads\u002F4a650703d2de\u002Fd4f20ae5f87f-256.png","brew install --cask anythingllm",{"d30":56,"d365":57,"d90":58},344,7782,1673,"cask",{"bodyMarkdown":61,"brewCommittedAt":62,"hasNotes":30,"id":63,"isLatest":30,"isPrerelease":26,"machineTranslated":30,"publishedAt":64,"sections":65,"source":78,"sourceLocale":79,"summary":80,"title":81,"translation":82,"version":85},"## AnythingLLM 1.17.0\n\nAdiciona integrações de geração de imagens e busca na web e corrige o processamento de documentos.\n\n### Adicionado\n\n- Adiciona os provedores de geração de imagens Gemini e llmman.\n- Adiciona Firecrawl como provedor de busca na web para agentes.\n- Inclui imagens geradas nas exportações de conversas.\n\n### Corrigido\n\n- Preserva datas e todas as abas ao ler planilhas.\n- Trata quadros WebSocket malformados de agentes sem causar falhas no servidor.\n- Redefine os vetores e emite um aviso após alterações na implantação de embeddings do Azure.\n\nAlterações selecionadas da versão oficial do projeto original; os recursos Foundry Local e Snapdragon, exclusivos do Windows, não são apresentados como funcionalidades do Mac. 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Bot","https:\u002F\u002Fcdn.opennavo.com\u002Ficons\u002Fuploads\u002Fcf32709d2e54\u002F906a5699e56e-256.png",858,{"icon":29,"machineTranslated":30,"name":31,"slug":32,"sourceLocale":33},198,"Official x.ai client for AI teammates working across connected tools on a persistent cloud computer, with plan-based usage.","grok-bot","0.68.1","2026-10-07T09:38:36.653349Z","\u003Cp>AnythingLLM é um espaço de trabalho de IA para desktop que permite conversar com documentos, escolher modelos locais ou remotos e executar fluxos de trabalho de agentes. É indicado para pessoas que desejam um assistente de documentos configurável no próprio computador, com a opção de conectar serviços externos de inferência, embeddings, pesquisa e banco de dados vetorial.\u003C\u002Fp>\n\u003Ch3 class=\"on-md-heading-1\">Documentos, chat e agentes\u003C\u002Fh3>\n\u003Cp>Importe documentos compatíveis para espaços de trabalho e use a recuperação de informações para fornecer contexto relevante às respostas do modelo. Selecione um LLM, um modelo de embeddings e um banco de dados vetorial conforme seu fluxo de trabalho. As integrações compatíveis incluem mecanismos de modelos locais e provedores de nuvem; a configuração local padrão do aplicativo não deve ser confundida com a garantia de que todas as integrações possíveis permaneçam no dispositivo.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Os agentes podem usar ferramentas e habilidades configuradas para atividades como navegação na web, operações com arquivos e geração de documentos. Os fluxos de agentes combinam etapas em fluxos de trabalho repetíveis. Os recursos específicos para desktop incluem assistentes de reuniões e de desktop, enquanto outras edições de implantação têm suas próprias capacidades. O projeto original também oferece implantações auto-hospedadas e hospedadas; seu funcionamento quanto a múltiplos usuários, acesso à rede e administração não é automaticamente igual ao do aplicativo desktop para Mac.\u003C\u002Fp>\n\u003Ch3 class=\"on-md-heading-1\">Instalação, hardware e dependências\u003C\u002Fh3>\n\u003Cp>Baixe o DMG oficial correto para Apple Silicon ou Intel, abra-o e arraste AnythingLLM para Aplicativos, ou use \u003Ccode>brew install --cask anythingllm\u003C\u002Fcode>. O guia de instalação para Mac distingue explicitamente as duas famílias de chips e informa que dispositivos Apple da série M executam inferência local mais rapidamente. O cask do Homebrew consultado seleciona um DMG para Silicon em Macs ARM e um DMG separado em Macs Intel. Nenhum deles deve ser descrito como um instalador Universal verificado. As fontes de instalação e do cask consultadas não estabelecem uma versão mínima específica do macOS, portanto não se inventa aqui um mínimo numérico.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>O fornecedor recomenda 16 GB de RAM e uma CPU de oito núcleos para uma experiência básica com modelos locais; são recomendações, não uma promessa de que todos os modelos caberão. As necessidades de espaço em disco dependem muito dos pesos de modelos baixados e dos documentos importados. LLMs remotos reduzem os requisitos de inferência local e armazenamento de modelos, mas exigem acesso ao provedor. O cask não declara dependência de fórmula separada nem conflito nominal; modelos locais, servidores externos e provedores selecionados são recursos adicionais de execução. Docker não é necessário apenas para instalar o DMG do aplicativo desktop.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Conceda acesso ao microfone, à tela ou aos arquivos apenas para os fluxos opcionais de assistente e importação que você escolher. Não se afirma que haja uma exigência geral de Acessibilidade, Acesso Total ao Disco ou privilégios de administrador para conversas comuns com documentos. Habilidades de agentes importadas e ferramentas MCP externas podem ter efeitos mais amplos do que apenas o chat; revise suas permissões e origem antes de usá-las.\u003C\u002Fp>\n\u003Ch3 class=\"on-md-heading-1\">Custos, rede e contas\u003C\u002Fh3>\n\u003Cp>O aplicativo desktop básico e o projeto público estão disponíveis gratuitamente, com código-fonte sob licença MIT. Desktop Pro e serviços hospedados são ofertas pagas separadas, enquanto provedores de modelos em nuvem podem cobrar pelo uso e exigir credenciais de API. Pesos de modelos e serviços externos têm suas próprias licenças e termos; a licença MIT do projeto não concede direitos irrestritos sobre todos os modelos ou conjuntos de dados conectados. Fluxos de trabalho locais não exigem, por si só, uma conta de LLM hospedado, mas Pro, comunidade e determinadas integrações em nuvem podem exigir conta ou chave próprias.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>O acesso à rede é usado para downloads, atualizações, provedores conectados, ferramentas web e serviços opcionais. Modelos locais precisam de hardware adequado e pesos baixados. Não presuma que todas as ações dos agentes funcionem offline apenas porque um modelo local foi selecionado.\u003C\u002Fp>\n\u003Ch3 class=\"on-md-heading-1\">Privacidade e riscos de dados\u003C\u002Fh3>\n\u003Cp>A política de privacidade do aplicativo desktop informa que mensagens, históricos de chat e documentos são salvos localmente por padrão e descreve uma telemetria anônima de uso opcional, que pode ser desativada nas configurações. Essa declaração se refere ao fluxo de trabalho padrão do aplicativo desktop; escolher inferência em nuvem, embeddings remotos, pesquisa online ou ferramentas externas pode enviar o conteúdo necessário a esses serviços. Revise os termos de cada provedor antes de processar material confidencial.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Respostas e citações da IA podem estar incompletas ou erradas. Verifique conclusões importantes nos documentos originais. Mantenha backups dos dados dos espaços de trabalho e dos arquivos de origem, proteja as chaves de API e revise as alterações de arquivos feitas por agentes antes da execução. Um aplicativo local não é, por si só, garantia de confidencialidade para todos os fluxos de trabalho conectados.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>HTTP HEAD no DMG oficial para Silicon informa 566,665,700 bytes para o download consultado. Os instaladores para Intel e o armazenamento dos modelos instalados têm tamanhos diferentes.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Fontes: \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fanythingllm.com\u002F\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Produto oficial\u003C\u002Fa>, \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMintplex-Labs\u002Fanything-llm\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Projeto oficial\u003C\u002Fa>, \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fdocs.anythingllm.com\u002Finstallation-desktop\u002Fmacos\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Instalação para Mac\u003C\u002Fa>, \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fdocs.anythingllm.com\u002Finstallation-desktop\u002Fsystem-requirements\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Recomendações de hardware\u003C\u002Fa>, \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fdocs.anythingllm.com\u002Finstallation-desktop\u002Fprivacy\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Privacidade no desktop\u003C\u002Fa>, \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMintplex-Labs\u002Fanything-llm\u002Freleases\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Versões oficiais\u003C\u002Fa>.\u003C\u002Fp>\n"]