Docs do MultipleChat AI Desktop.

Primeiros passos

O MultipleChat AI Desktop é um app autossuficiente para macOS e Windows. Não há servidor para configurar nem conta para criar — o instalador contém tudo o que o app precisa.

Instalar no macOS

1. Baixe o instalador .dmg (compatível com Apple Silicon e Intel; macOS 12 ou mais recente).
2. Abra o .dmg e arraste MultipleChat AI para a pasta Aplicativos.
3. Abra pelo Aplicativos. Se o macOS pedir confirmação na primeira vez, escolha Abrir.

Instalar no Windows

1. Baixe o instalador .exe (Windows 10 ou 11 de 64 bits).
2. Execute o instalador e siga as instruções. Se o SmartScreen aparecer, escolha Mais informações → Executar assim mesmo.
3. Abra o MultipleChat AI pelo menu Iniciar.

Com provedores na nuvem o app é muito leve. Para rodar modelos locais no seu hardware, recomenda-se 16 GB de RAM ou mais.

Conectar um provedor de IA

O app é BYOK — traga sua própria chave. No primeiro uso você escolherá um provedor de IA; pode trocá-lo, ou combinar vários, a qualquer momento em Settings → AI Providers → LLM.

Provedores na nuvem

1. Crie uma chave de API com seu provedor (por exemplo OpenAI, Anthropic, Google Gemini, Mistral, Groq, OpenRouter, Perplexity, Cohere ou Azure OpenAI).
2. Em Settings → AI Providers → LLM, selecione o provedor, cole a chave e escolha um modelo padrão.
3. Salve. A chave fica armazenada apenas no seu computador e é enviada apenas a esse provedor quando você conversa.

Modelos locais (totalmente offline)

Prefere zero nuvem? Instale Ollama ou LM Studio, baixe um modelo lá e selecione o provedor correspondente nas configurações de LLM. Os chats nunca tocam a internet.

Três níveis de configuração de modelo

• System LLM — o modelo padrão usado em todo lugar.
• Workspace LLM — substitui o padrão em um espaço (ex.: um espaço de código com um modelo e um de escrita com outro).
• Agent LLM — o modelo usado para execuções de @agent; escolha um que suporte chamadas de ferramentas.

Espaços de trabalho

Um espaço de trabalho é um projeto autossuficiente: seu próprio histórico de chat, seus documentos e, opcionalmente, seu modelo. Documentos e conversas de um espaço são invisíveis aos outros, mantendo contextos limpos e respostas focadas.

1. Clique em New Workspace na barra lateral e dê um nome.
2. Defina um modelo específico do espaço nas configurações dele se não quiser o padrão do sistema.
3. Ajuste o comportamento por espaço: prompt de sistema, modo de chat (chat puro vs. consulta baseada em documentos) e quantas mensagens anteriores ficam no contexto.

Boa prática: um espaço por projeto ou cliente — «Contratos», «Tese», «Macros de suporte» — em vez de um chat gigante.

Conversar com seus documentos

Cada espaço pode conter documentos. O app os divide em trechos e os indexa com um modelo de embeddings local em um banco vetorial local — nada é enviado a lugar nenhum. Ao perguntar, os trechos mais relevantes são recuperados e entregues ao modelo junto com o seu prompt.

1. Abra um espaço e clique no ícone de upload / documentos.
2. Arraste arquivos — PDF, Word, texto, Markdown, CSV, código e mais — ou aponte para uma pasta.
3. Mova os arquivos para o espaço e clique em Save and Embed. A indexação roda localmente na sua máquina.
4. Pergunte no chat. As respostas se baseiam nos seus arquivos, e você pode abrir as citações para ver quais trechos foram usados.

Dicas para respostas melhores

• Prefira PDFs com texto a digitalizações; rode OCR primeiro em documentos escaneados.
• Faça perguntas específicas («O que o §7.2 diz sobre rescisão?») em vez de «resuma tudo».
• Fixe um documento no espaço se ele deve estar sempre no contexto, seja qual for a pergunta.

Agentes de IA

Os agentes permitem que o modelo faça coisas em vez de apenas responder. Comece qualquer mensagem com @agent e o modelo planeja os passos e escolhe as ferramentas certas automaticamente.

Habilidades integradas

• Busca e extração na web — buscar informações atuais e ler páginas.
• Busca em documentos (RAG) — pesquisar nos documentos indexados do espaço.
• Gráficos — gerar gráficos com dados da conversa ou dos seus arquivos.
• Arquivos — gravar resultados em arquivos e salvá-los no seu computador.
• Resumo — condensar documentos longos sob demanda.

Ative, desative e configure habilidades em Settings → Agent Skills. Defina o modelo do agente no mesmo lugar — deve lidar bem com chamadas de ferramentas (a maioria dos modelos de fronteira atuais serve).

Exemplo: @agent encontre online os três resumos mais recentes da Lei de IA da UE, compare-os com o PDF de rascunho deste espaço e salve as diferenças em um arquivo.

Recursos avançados

Assistente flutuante na área de trabalho

Pressione Cmd+/ (macOS) ou Ctrl+/ (Windows) em qualquer lugar para abrir um assistente flutuante sobre o app em uso. Ele pode capturar a janela ativa ou uma região selecionada e responder perguntas sobre o que está na tela. As threads do overlay são salvas no seu espaço de trabalho.

Computer use (agente do sistema operacional)

Com um modelo com «computer use» configurado (como o Claude da Anthropic), o agente pode operar seu computador — clicar, digitar, abrir apps, navegar e trabalhar com arquivos locais. Segurança em primeiro lugar: pause ou aborte a qualquer momento pela interface, fechando o app, ou com o atalho global Cmd+K / Ctrl+K. Confie a ele apenas tarefas que você daria a um assistente compartilhando sua tela.

MCP e comandos slash

Conecte ferramentas e fontes de dados de terceiros aos seus agentes via Model Context Protocol (MCP) nas configurações do agente, e defina comandos slash para reutilizar prompts frequentes com um toque.

Banco vetorial e embeddings

A indexação de documentos usa LanceDB localmente por padrão, com divisão de texto configurável. Em Settings → AI Providers você pode trocar o banco vetorial (Chroma, Pinecone, Qdrant, Milvus, Weaviate, pgvector) e escolher um modelo de embeddings local ou na nuvem.

Assistente de reuniões

Modelos locais de transcrição (Whisper) capturam áudio, resumem reuniões e geram itens de ação inteiramente no dispositivo — nenhum bot na nuvem entra nas suas chamadas.

Onde seus dados ficam

Tudo o que o app conhece fica em uma pasta local do aplicativo no seu computador: histórico de chat, configurações dos espaços, documentos enviados, índice vetorial e chaves de API.

• macOS: ~/Library/Application Support/ na pasta própria do app.
• Windows: %APPDATA% na pasta própria do app.

Ao enviar uma mensagem, a solicitação vai direto do seu computador para o provedor de IA configurado, sob os termos de privacidade dele. Não há servidor do MultipleChat no meio — nunca vemos, coletamos, armazenamos ou treinamos com seus chats ou documentos. A telemetria está desativada em nossas builds; o app não envia análises de uso a ninguém.

Excluir a pasta de dados do app (ou desinstalá-lo removendo os dados) apaga tudo permanentemente.

Atualizações e solução de problemas

Atualizações

Lançamos builds atualizadas regularmente, incorporando melhorias e correções de segurança do projeto open source original. Instale a nova versão por cima da antiga — seus espaços, chats e configurações são mantidos.

Correções comuns

• «Chave de API inválida» — cole a chave novamente sem espaços e confira se está ativa (e com crédito, quando o provedor exige) no console dele.
• As respostas ignoram meus documentos — confirme que os arquivos estão indexados neste espaço e que o espaço está em modo consulta/documentos; então pergunte de novo de forma mais específica.
• O agente não faz nada — verifique se o Agent LLM está definido com um modelo com chamadas de ferramentas em Settings → Agent Skills.
• O app não abre após o download (macOS) — clique com o botão direito no app → Abrir uma vez, para passar a verificação de primeiro uso do Gatekeeper.

Ainda travado? Escreva para [email protected] — informe seu sistema e a versão do app.