Executando agentes de IA 24 horas por dia, 7 dias por semana, em dois VPSes de US$ 26 por mês: o governador da Hostinger corrige o limite de créditos de CPU
Um desenvolvedor que roda agentes de IA 24 horas por dia em dois VPS Hostinger KVM 8 (8 vCPUs, 32 GB de RAM, 400 GB de NVMe) abriu o código do Hostinger Governor para corrigir o throttling de créditos de CPU do provedor. O problema: uma KVM 8 pode usar todos os 8 núcleos enquanto houver créditos, mas recupera créditos a uma taxa equivalente a apenas 4,8 núcleos. Quando o saldo chega a zero, toda a máquina cai para 30% (2,4 núcleos) e permanece assim enquanto o trabalho continua pressionando. Antes da correção, a Hostinger limitou sua máquina 13 vezes em 10 dias, cada vez restringindo todos os serviços dela a 30%.
O que o Governor faz
O Governor faz o gerenciamento do pool de créditos. A máquina recebe todos os núcleos enquanto houver crédito, depois o Governor reduz gradualmente a carga até a base de 4,8 núcleos antes que o saldo acabe. Os núcleos ainda não são dedicados, mas você mantém a base constante mais os picos, em vez de bater na parede rígida dos 30%.
Por que usar um VPS em vez de um laptop
Um laptop em repouso não consegue rodar agentes agendados. Ele queria vários agentes, jobs agendados e ambientes de teste lado a lado com isolamento de processos, para que um job descontrolado não derrubasse o restante. Ele também espera que os preços de computação e memória subam — a Hetzner aumentou seu servidor dedicado de 8 núcleos e 32 GB de € 62,49 para € 138,49 por mês em junho.
A Hostinger KVM 8 se saiu melhor no preço com compromisso de 24 meses: US$ 25,99/mês nos EUA antes de impostos, renovando por US$ 49,99 após dois anos. Em 54 localidades da Hostinger o mesmo plano custava US$ 22–US$ 32/mês; pagar em moeda local com 20% de desconto por indicação reduziu o dele para cerca de US$ 18. Ele roda duas.
A reconstrução do servidor, no design dele
- Nada configurado à mão — um repositório Ansible reconstrói a máquina a partir de uma VM vazia em cerca de duas horas, e o servidor aplica cada mudança por conta própria após os checks passarem.
- Nenhuma porta aberta. Tudo se conecta para fora; ele acessa a máquina via Tailscale.
- Cada agente ou serviço roda como seu próprio usuário Linux, então eles não podem ler os arquivos uns dos outros.
- Os agentes reportam para um grupo privado no Telegram, um tópico por projeto. Cinco ações sempre exigem um toque de confirmação: gastar dinheiro, apagar dados de produção, mudanças de segurança, enviar mensagem para todos os usuários de uma vez e enviar dados pessoais para algum lugar novo.
/freezepara todos os agentes de uma vez. - Nenhum agente guarda uma chave de API. As chaves ficam em pequenos serviços intermediários que validam cada requisição, agem e mantêm um registro para desfazer.
- A CPU é dividida em camadas: agentes sempre ativos recebem uma pequena fatia fixa, enquanto builds, CI e jobs em lote compartilham o restante sob o teto do Governor.
- Em caso de falha, a máquina reinicia ou reverte por conta própria, e um serviço externo o alerta se ela ficar silenciosa.
Ele observa que você não precisa de tudo isso para começar: uma máquina, um usuário Linux por projeto, notificações no celular e algo monitorando os créditos de CPU já resolvem a maior parte. O Governor tem licença MIT e funciona em qualquer plano Hostinger KVM.
📖 Leia a fonte completa: r/openclaw
👀 See Also

O plugin Found-Issues registra bugs que o Claude ignora ao trabalhar em outras tarefas
Um plugin Claude Code que escreve entradas de uma linha em docs/found-issues.md quando o agente encontra bugs fora do escopo, com fechamento automático ao mergear PR e detecção de tombstone.

AIBrain adiciona memória persistente e autoaperfeiçoamento ao Claude Code
AIBrain é uma ferramenta que dá ao Claude Code memória persistente entre sessões com busca semântica e ciclos de autoaperfeiçoamento. Inclui 53 fluxos de trabalho, 44 habilidades, 9 servidores MCP e suporta rede em malha multiagente via Tailscale.

Benchmarks de Desempenho de LLM Local no Mac Mini com OpenClaw e LM Studio
Um usuário do Reddit postou números de desempenho para executar o modelo Unsloth gpt-oss-20b-Q4_K_S.gguf localmente em um Mac Mini com 32GB de RAM, alcançando 34 tokens/segundo com um tempo de 0,7 segundo para o primeiro token usando OpenClaw 2026.3.8 e LM Studio 0.4.6+1.

Proposta Claude: Memória de Escopo e Isolamento Hermético de Instância
Uma proposta formal à Anthropic de um usuário avançado: escopo de memória global/local e isolamento hermético de instância para Claude, permitindo sessões determinísticas e auditáveis.