Projeto Home

Domótica e Inteligência Artificial com Segurança por Desenho

Versão 1.9 · 2026-06-23 · Luís Ferreira, LuisFerreira Consulting

Este é um caso de estudo. Mostra como integrar agentes de IA numa casa inteligente sem abdicar de segurança e governança. É uma versão de divulgação. Por opção, não revela a topologia de rede, os endereços nem os pormenores de configuração da infraestrutura.

Sobre esta série de documentos

Este é o segundo de três documentos sobre o Projeto Home.

1. Documento técnico detalhado. Documentação completa e confidencial, com arquitetura, configuração e pormenores de infraestrutura. De uso interno.
2. Este documento. Versão de distribuição, com uma visão panorâmica e sem dados sensíveis. Destina-se a potenciais interessados em construir algo semelhante.
3. Documento de divulgação editorial. Vai complementar o artigo no LinkedIn, com link para o artigo completo no site, intitulado «IA agêntica na prática. Dados com qualidade, acessos sob controlo».

1. Resumo

O Projeto Home é um laboratório doméstico que serve de prova de conceito para padrões empresariais.

Faz três coisas simples de enunciar e exigentes de fazer bem. Recolhe a telemetria real da casa de forma contínua. Guarda esses dados numa base de dados própria e soberana (na infraestrutura interna). Dá a um agente de IA acesso útil e controlado a esses dados e ao estado da casa.

O valor não está nos equipamentos. Está no método. O projeto demonstra, à escala doméstica, como dar a um agente de IA acesso a sistemas reais sem abrir mão do menor privilégio, da auditabilidade e do controlo de perímetro. São os mesmos desafios que uma organização enfrenta ao adotar IA agêntica.

Quem queira replicar a ideia encontra aqui o desenho conceptual, o papel de cada peça e exemplos concretos de uso.

2. O que é o Projeto Home

A casa produz dados o tempo todo. Energia solar, consumo, carregamento de veículos elétricos, qualidade da Internet. A maioria desses dados perde-se. As plataformas de domótica guardam o histórico durante poucos dias.

O projeto resolve esse problema com uma separação clara de papéis.

• A plataforma de domótica trata do tempo real.
• Uma base de dados analítica trata da memória longa. As tendências ao longo de meses.
• Um agente de IA lê os dois e responde com factos, não com suposições.

O resultado é uma casa que se explica a si própria. Pode dizer quanta energia produziu, quanto custou carregar os carros elétricos, como esteve a Internet e onde há desperdício.

3. Arquitetura em traços gerais

O sistema organiza-se em cinco camadas. As fontes alimentam coletores próprios. Os coletores guardam tudo numa base de dados analítica. O agente lê através de um perímetro de segurança externa controlado e produz relatórios.

Figura 1. Visão geral. Os detalhes de rede e de infraestrutura ficam, por opção, fora deste documento.

As escolhas tecnológicas de fundo são deliberadas e comuns. Uma plataforma de domótica madura, uma base de dados de séries temporais, coletores em Python idempotentes (que podem ser executados repetidamente sem gerar dados duplicados), e um agente ligado por um protocolo aberto de ferramentas (MCP). Todas as configurções feitas em ficheiros versionáveis, o que torna o sistema reproduzível.

3.1 Artefactos de hardware e software

A lista seguinte descreve as peças do sistema de forma genérica, com a sua função. Serve de referência para quem queira montar algo equivalente. As marcas indicadas são exemplos do que foi usado, não recomendações exclusivas.

Nota sobre a ligação à Internet. O router do operador fica em modo bypass. Não faz a gestão da rede. Quem gere é um router próprio, que controla a ligação e faz failover automático para uma segunda porta WAN. Assim, a casa mantém a Internet mesmo quando a ligação principal falha. É um pilar da resiliência do sistema.

3.2 Como a recolha funciona

Os coletores leem as fontes em ciclo e guardam tudo na base de dados, de forma idempotente (que podem ser executados repetidamente sem gerar dados duplicados). O sistema valida a recolha a intervalos regulares, alertando imediatamente se ocorrerem interrupções ou falhas nos dados. O diagrama mostra a sequência.

Figura 2. Sequência de ingestão. Em ciclo curto, o coletor lê o estado e grava amostra e sinal de vida. Em ciclo mais largo, o processo de monitorização confirma que tudo corre e alerta caso existam falhas.

4. O papel do Home Assistant

O Home Assistant é a camada operacional do projeto. Funciona como o núcleo de conectividade e eventos em tempo real do sistema.

Faz três funções centrais.

1. Integra os equipamentos. Conecta o sistema solar, as baterias, os medidores de circuito e os sensores de Internet num único sítio.
2. Serve de fonte aos coletores. Os coletores extraem os dados de estado com uma periodicidade de segundos para armazenamento na base analítica, criando o registo histórico que a plataforma nativa não consegue reter.
3. É a interface operacional do agente. Através de uma conta dedicada e de perfil não administrador, o agente acede ao estado do sistema, ficando limitado às entidades previamente validadas e autorizadas.

A opção pelo Home Assistant assegura o acesso a um ecossistema vasto e a uma interface de programação de aplicações (API) aberta. Contudo, o fator determinante reside na disciplina com que se expõe apenas a informação estritamente necessária, princípio detalhado no capítulo 7.

5. Os agentes de IA. Criação e objetivos

O agente é o Claude. Liga-se à casa por dois canais distintos e independentes, através do Model Context Protocol (MCP). Separar os canais é, por si, uma decisão de segurança. O acesso operacional e o acesso analítico não partilham credenciais nem perímetro.

Figura 3. Dois canais, dois objetivos, dois níveis de privilégio.

Canal operacional. O estado da casa

Liga ao Home Assistant. Lê o estado atual e permite um controlo limitado e seguro.

Objetivo. Responder a perguntas sobre o agora. Quanta energia se produz neste momento, como está a Internet, qual o estado dos dispositivos. A conta é dedicada e não administradora.

Canal analítico. A memória longa

Liga à base de dados, com um papel só de leitura e em modo restrito. Nunca escreve.

Objetivo. Responder com histórico e tendências. Produzir relatórios verificáveis sobre energia, carregamento dos veículos e qualidade da Internet, ao longo de dias e meses. Inclui ainda a leitura das faturas de eletricidade em PDF e a sua conferência contra o consumo medido.

Porque dois agentes e não um

Um único agente com acesso total seria mais simples e muito mais perigoso. A separação garante que o canal que analisa o histórico nunca pode atuar sobre a casa. E que o canal que vê a casa não tem uma janela aberta para todo o histórico. Cada um tem o mínimo de que precisa.

6. Resumo dos agentes e onde correm

O projeto combina dois tipos de peças. Automatismos próprios, construídos de raiz, que recolhem e preparam os dados. E um agente de inteligência artificial, o Claude, que consulta e raciocina sobre esses dados.

Um princípio de desenho atravessa tudo. Os dados e os automatismos ficam em casa, em infraestrutura própria (on-premises). Só o modelo de IA é um serviço na cloud. O acesso a casa passa sempre por uma camada de periferia controlada.

A leitura é simples. Tudo o que é dado da casa vive e corre em casa. O agente de IA é o único componente na cloud, e só lê o que lhe é exposto, através do perímetro. É esta separação que mantém o controlo do lado de quem é dono dos dados.

7. Segurança e governança como requisito nuclear

Esta é a componente central do projeto: a segurança não atua como um acrescento posterior, mas como um requisito de desenho obrigatório e presente em todas as camadas.

O princípio orientador é a defesa em profundidade. Vários controlos independentes, de modo que a falha de um não comprometa o conjunto.

A lição central

A lição mais valiosa nasceu de um quase-incidente. Após um reinício, a plataforma de domótica auto-expôs uma grande quantidade de entidades ao agente, incluindo comandos sensíveis da casa. O problema foi detetado, diagnosticado e revertido.

A norma estabelecida é simples e replicável em qualquer organização: o agente acede apenas ao subconjunto estritamente necessário de funcionalidades. A ativação automática de novas capacidades permanece inativa por predefinição e todas as funções críticas ou de cariz acionável são excluídas da exposição externa.

Risco residual, assumido e documentado

Nenhum sistema é isento de risco. O projeto identifica os riscos residuais, regista-os e define a melhoria futura. Esta postura, mais do que qualquer controlo isolado, é o que distingue uma adoção madura de IA agêntica de uma experiência improvisada.

8. Exemplos de prompts e resultados

A melhor forma de perceber o valor é ver o agente a trabalhar. Seguem seis pedidos reais e os resultados que produzem. Os relatórios são gerados a partir dos dados da casa, com cálculo determinístico e supervisão humana.

Prompt 1. Balanço de energia

"Mostra-me o balanço de energia da casa nos últimos dias. Produção solar, consumo, rede e bateria."

O agente analisa o histórico e apresenta conclusões inequívocas: a produção solar assegura o consumo diurno e o carregamento dos sistemas de armazenamento. No período noturno, verifica-se a descarga das baterias para suprir as necessidades do sistema, mantendo a importação de energia da rede pública num nível residual.

Resultado. Balanço horário. O amarelo é a produção solar. A bateria a verde fica negativa quando descarrega, ao fim do dia.

Prompt 2. Qualidade da Internet

"Como esteve a minha Internet nas últimas 24 horas? Compara o circuito principal com o de backup."

Após o cruzamento do débito medido com a latência ativa, o agente emite um resumo técnico. Os dados confirmam que o circuito principal operou com o débito nominal contratado e baixa latência. O circuito secundário garante a tolerância a falhas, mas regista uma latência elevada, servindo propósitos de continuidade de negócio e não de tráfego de baixa latência.

Resultado. Em cima, a latência. Em baixo, o débito de download e upload ao longo do dia.

Prompt 3. Carregamento dos veículos elétricos

"Quanto consumiram os carros a carregar e em que dias?"

O agente isola o circuito de carregamento e apresenta o consumo diário. Os picos correspondem aos dias em que um dos veículos carregaram. Nos restantes dias, o consumo é residual. Esta leitura permite decidir quando carregar para aproveitar o sol ou a tarifa de vazio.

Resultado. Consumo diário do circuito de carregamento. Os dias 14 e 16 mostram carregamentos fortes dos carros.

Prompt 4. Estado da casa agora

"Qual é o estado da casa neste momento? Energia, baterias e Internet."

Pelo canal operacional, o agente lê o estado em tempo real e responde em linguagem natural. Por exemplo, a produção solar atual, o estado de carga da bateria, e se a Internet está dentro dos valores normais. É a pergunta do dia a dia, respondida com dados, não com estimativas.

Prompt 5. Produção e consumo detalhado, em HTML

"Como foi a produção e consumo de energia nas últimas 70 horas. Usa todos os sensores e dados do E-REDES. Detalha os consumos por Piscina, VE, Cozinha/Fogão/Forno. O output deve ser em formato HTML."

O agente cruza a produção solar, o consumo total e a medição por circuito, e ainda as leituras oficiais do E-REDES. Devolve um relatório em HTML com o detalhe pedido.

Nas últimas 70 horas, a produção solar (56,4 kWh) cobriu quase todo o consumo da casa (57,2 kWh). A importação de rede ficou perto de 11 kWh, valor confirmado pelas leituras oficiais do E-REDES. No detalhe por circuito, a casa em geral consumiu 52,4 kWh, a piscina 20,6 kWh e o carregamento dos veículos 6,9 kWh.

Este cenário evidencia uma característica estrutural do agente: face à ausência de contadores individuais na cozinha, no fogão e no forno, cujo consumo se encontra integrado no circuito geral, o agente opta por assinalar a lacuna em vez de estimar ou interpolar dados. Para isolar o consumo deste espaço, bastará instalar um medidor dedicado, o que constitui uma evolução planeada para o projeto.

Resultado. Relatório em HTML gerado pelo agente. Produção solar, consumo total e detalhe por circuito. A cozinha está incluída no circuito geral, por não ter medidor próprio.

Prompt 6. Conferência da fatura de eletricidade

"Lê a fatura da EDP em PDF, extrai os kWh faturados e os preços, e confere o consumo faturado contra o que foi medido em casa. Assinala desvios."

A fatura chega por email. Um automatismo próprio procura na caixa de correio as mensagens com o perfil certo, por exemplo as faturas da EDP, e guarda o PDF para processamento. A partir daí entra o agente.

Este é um dos exemplos mais completos. O agente lê a fatura em PDF, um documento não estruturado, e extrai os dados num formato verificável: período, kWh por escalão, preços e total. Depois cruza esses valores com o consumo medido e com as leituras oficiais do distribuidor, no mesmo período. Por fim, assinala os desvios e apresenta o resultado para validação humana.

Estão aqui vários padrões de agente em conjunto. Leitura multimodal do PDF. Extração com saída estruturada. Cálculo determinístico fora do modelo, feito em código, para a reconciliação ser auditável. E decisão humana no fim. O agente informa, a pessoa decide.

Há um cuidado adicional de privacidade. A fatura contém dados pessoais, como nome, morada e identificadores. O desenho minimiza a retenção desses dados e trata-os com proteção reforçada. Por essa razão, esta capacidade não é ilustrada com imagens neste documento.

9. Resultados e lições

Em poucas semanas, o projeto passou de um inventário em papel para um sistema vivo. Recolha contínua, memória soberana (na infraestrutura interna) e consulta por agente, com controlos de segurança em cada camada.

As lições mais transferíveis são três.

1. A segurança desenha-se, não se acrescenta. Cada nova capacidade veio acompanhada do seu controlo e do seu risco residual.
2. A curadoria da exposição é decisiva. Ao agente expõe-se o mínimo. O resto fica fora do seu alcance.
3. O cálculo fica fora do modelo. Os números são calculados em código e na base de dados. O agente coordena e explica. Isto torna os resultados verificáveis e auditáveis.

10. Como replicar, em traços gerais

Para quem queira construir algo semelhante, o caminho de alto nível é este.

1. Comece pela memória. Escolha uma base de dados de séries temporais e comece a guardar a telemetria que hoje se perde.
2. Separe o tempo real da memória longa. A plataforma de domótica para o tempo real. A base de dados para o histórico.
3. Dê acesso ao agente por canais separados. Um para ler o estado, outro para ler o histórico. Cada um com o mínimo privilégio.
4. Trate a segurança como requisito, desde o primeiro dia. Menor privilégio, segregação, perímetro, segredos protegidos e auditabilidade.
5. Mantenha a pessoa no comando. O agente informa e propõe. As decisões críticas são humanas.

O esforço maior não é técnico. É de disciplina. Documentar, versionar e rever cada passo.

11. Sobre o autor

Luís Ferreira é consultor sénior de TI e de risco, com mais de 40 anos em tecnologia empresarial. Trabalha com administrações, direções financeiras e direções de sistemas e de segurança, em temas de estratégia digital, segurança da informação, governança e adoção responsável de IA.

Este caso de estudo nasce de um projeto pessoal, mas o método é transferível para o contexto empresarial. Menor privilégio, curadoria de exposição, perímetro de segurança externa e auditabilidade são os mesmos pilares de uma adoção segura de IA agêntica em qualquer organização.

Pode contactar Luís Ferreira através do site da LuisFerreira Consulting em https://luisferreira.pt .

12. Anexos. Galeria de dashboards reais

Esta galeria reúne os dashboards reais gerados pelo agente a partir dos dados da casa. São os relatórios completos, tal como produzidos. Incluem valores e detalhe operacional, mantidos por opção do autor.

Figura 4. Latência das duas ligações de Internet aos principais destinos.

Figura 5. Briefing diário de Internet. Débito, latência e qualidade do serviço.

Figura 6. Relatório de energia. Produção solar, consumo, baterias e detalhe por circuito.

Figura 7. Carregamento dos veículos elétricos cruzado com as leituras oficiais do E-REDES.

Documento de divulgação do Projeto Home. Versão 1.8, 2026-06-21. Os gráficos e dashboards resultam de dados reais da casa. O texto não inclui a topologia de rede, endereços nem pormenores de configuração. Os dashboards em anexo são reais e incluem identificadores internos, por opção do autor.