Descreva sua ideia no chat e o Lovable a transforma em um app ou site funcional
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8080.AI registra 35.905 visitas mensais com crescimento de +36,1% mês a mês e preços Freemium, Preço sob consulta. Agent-Native registra 52.065 visitas mensais com crescimento de +90,7% e preços Grátis.
Programação agêntica que escala de uma frase a um app em produção
| Dimensão / Métrica | ![]() | |
|---|---|---|
| Domínio oficial | 8080.ai | agent-native.com |
| Modelo de preços | Freemium, Preço sob consulta | Grátis |
| Visitas mensais | 35,91 mil (35.905) | 52,07 mil (52.065) |
| Variação de tráfego mensal | +9,52 mil (+36,1%) | +24,77 mil (+90,7%) |
| Mercado principal e participação | 🇮🇳 Índia (95,2%) | 🇺🇸 Estados Unidos (98,6%) |
| Visitas diretas / mês | 26,16 mil | 22,56 mil |
| Avaliação dos usuários | 4,2 | 4,4 |
| Plataformas suportadas | Site | Site |
Programação agêntica que escala de uma frase a um app em produção
De um briefing de uma frase até requisitos, fluxos de usuário, design clicável, arquitetura, plano de tarefas, construção paralela, verificação e implantação ao vivo, cada passo espera sua aprovação.
Agentes especializados (tech lead, PM, designer, frontend, backend, DevOps) assumem tarefas em espaços isolados e integram o trabalho por pull requests, um branch por tarefa.
Cada projeto recebe seu próprio namespace com API, banco de dados, autenticação e armazenamento, além de autoescalonamento e implantações de produção sob demanda.
Os testes com IA enxergam o app como um usuário real e cada tarefa é escaneada em busca de segredos, dependências vulneráveis e rotas desprotegidas, com correção em um clique.

Framework TypeScript de código aberto onde agentes e interfaces partilham as mesmas capacidades
Declare uma capacidade uma vez com defineAction() e ela fica disponível para o agente, a interface React, clientes HTTP e integrações, eliminando lógica duplicada.
O agente sabe o que o utilizador está a navegar, selecionar e editar, e ambos leem e escrevem a mesma base PostgreSQL como única fonte de verdade.
Dá aos agentes conhecimento reutilizável, contexto persistente e memória de longo prazo para deixarem de repetir explicações e erros.
Executa trabalho de agentes por agendamento ou evento e delega em agentes especialistas no mesmo espaço ou entre agentes ligados.
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