A AMD publicou um novo conteúdo explicando como rodar o agente de inteligência artificial OpenClaw em seus hardwares mais recentes, incluindo as APUs Ryzen AI MAX e as GPUs Radeon AI PRO.
O material mostra, na prática, como configurar e usar esse tipo de agente de IA, que vem ganhando espaço entre usuários e empresas.
Para isso, a empresa criou duas configurações específicas: RadeonClaw, voltada para placas de vídeo Radeon AI PRO, e RyzenClaw, baseada nos chips Ryzen AI MAX.
Os modelos Ryzen AI MAX+ se destacam pelo suporte a até 128 GB de memória em um único sistema. Esse volume ajuda no processamento de modelos grandes de linguagem, como o Qwen 3.5 122B.
Além disso, esses sistemas podem direcionar até 112 GB como memória de vídeo para GPUs Radeon 8000S, o que amplia a capacidade de processamento local de IA em notebooks e mini PCs.
Nos testes apresentados, os chips Ryzen AI MAX+ alcançam até 19 tokens por segundo em um único agente. Em cenários com múltiplos agentes, o sistema suporta até dois simultaneamente com contexto de até 95 mil tokens no modelo Qwen 3.5 122B A10B.
Também existe a opção de conectar vários sistemas para criar estações de trabalho mais rápidas. Em tarefas com o modelo Qwen 3.5 35B A3B, o desempenho chega a 45 tokens por segundo, com processamento de 10 mil tokens em cerca de 19,5 segundos.
O limite de contexto atinge 260 mil tokens, podendo chegar a seis vezes 95 mil em uso com múltiplos agentes. Já na configuração RadeonClaw, a empresa utilizou a placa Radeon AI PRO R9700, equipada com 32 GB de memória baseada na arquitetura RDNA 4.
Nesse caso, uma única GPU consegue processar 10 mil tokens em aproximadamente 4,4 segundos, com desempenho de até 120 tokens por segundo. O limite de contexto chega a 190 mil tokens, com uso simultâneo de dois agentes de até 95 mil cada.
Também é possível combinar até quatro dessas GPUs em uma estação de trabalho, somando 128 GB de memória de vídeo. Isso abre espaço para rodar modelos maiores, como os de até 128 bilhões de parâmetros, de forma local.
A empresa também disponibiliza uma configuração recomendada chamada BKC (Best Known Configuration) para uso com o OpenClaw via WSL2.
Esse pacote inclui execução local de modelos de linguagem, uso de memória com embeddings locais, integração com o LM Studio baseado no llama.cpp e controle de navegador dentro do ambiente WSL2.
O tempo estimado de configuração é inferior a uma hora e o foco está em usuários que querem testar agentes pessoais de IA.
Nos testes realizados com o notebook HP ZBook Ultra G1a e o mini PC GMKtec EVO X2, ambos com o chip Ryzen AI MAX+ 395, os resultados mostram alto desempenho em tarefas de inteligência artificial.
Os preços ficam acima de US$ 2.000 para o mini PC com 64 GB de memória e ultrapassam US$ 4.000 no caso do notebook com 128 GB, posicionando os dispositivos como opções compactas de alto nível.
O conteúdo também mostra que empresas estão indo além do lançamento de novos produtos e publicando guias práticos para ajudar usuários a aproveitar melhor os recursos disponíveis.
Os agentes de IA têm diferentes usos, tanto em ambientes profissionais quanto em computadores pessoais. O material divulgado mostra como rodar agentes de IA avançados em hardware recente da AMD, com foco em processamento local e suporte a modelos grandes.
As configurações apresentadas indicam que já é possível executar tarefas complexas de inteligência artificial em dispositivos compactos, desde que equipados com memória e GPU adequadas.
