Agentes de programação

O ponto deles é que Git foi feito para um universo onde humanos escrevem código e não escala para um mundo de agentes.

Sistemas baseados em agentes de IA, ou “sistemas agênticos”, não mudam esse princípio.

Agentes reduzem o custo de produzir código, mas isso não implica ganho proporcional de produtividade.

Eu acho razoável combinar as ferramentas existentes com agentes de código que leem o código o tempo inteiro buscando por problemas.

Entender bem o que precisa ser enviado pro agente pode fazer a diferença no custo final.

Neste relato, escrito com Carlos Müller, contamos como migramos a plataforma da Alura do Spring Boot 2.7 para o 4 com agentes de IA, passando primeiro pela versão 3.

Você aprendeu a usar o seu agente, deu o próximo passo e começou a abrir várias janelas e threads com o seu Claude ou Codex.

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O Bob Martin escreveu uma frase muito boa: “Humanos disciplinados criam bons sistemas, independentemente de utilizarem agentes ou não.

A ideia é ir além de simplesmente “usar Codex ou Claude” mas sim desenhar uma fábrica onde diferentes agentes atuam em todas as partes do ciclo de desenvolvimento, entregando muito mais do que somente código, mas sim software funcionando.

Cada time vai precisar entender o quanto de revisão de código, da própria pessoa, de uma pessoa externa, de um outro agente de IA, é necessária para garantir que o sistema funciona, ao mesmo tempo em que trabalha na sua fábrica e nos seus guardrails para que essas revisões sejam cada vez menos necessárias.

Com sistemas agênticos, o papel humano muda ainda mais.

Ela levanta um ponto que todos que já estão codando com IA perceberam: se agentes vão gerar muito mais código, continuar exigindo revisão humana de todo diff cria um gargalo.

Acabei de ler o deep dive “Inside OpenAI’s agentic software factory” do The Pragmatic Engineer.

Falamos muito de human-in-the-loop em engenharia de software agêntica.

Já temos muito bons agentes pra fazer requisitos e escrita de código.

Adicione complexidade, pense em agentes mais complexos, apenas quando realmente necessário.

Deixa eu botar mais um agente pra rodar, pra não perder a janela de noite.

Nas últimas duas semanas, vi dois CEOs famosos falando sobre os agentes de IA deles e o quanto eles têm “ajudado”.

Me incomoda o fato fazer o agente ser ainda mais não-determinístico do que ele já é.

Eu estarei no Rio Innovation Week, dentro do The Developers Conference (TDC), na semana que vem, dia 6/agosto, falando sobre “Engenharia de software agêntica além do hype”.

E os dados confirmam esse movimento: 62% dos executivos no Brasil já utilizam agentes de IA nas empresas que lideram, segundo estudo do National Research Group.

Neste episódio do Hipsters.tech, discutimos o que acontece com pull requests e revisão de código quando agentes passam a produzir muito mais software.

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Conversei com Manuel Pais, coautor de Team Topologies, sobre o papel dos times na era dos agentes de IA.

Resumo rápido: A “orchestration tax” refere-se ao custo de gerenciar vários agentes de inteligência artificial, onde a capacidade cognitiva do indivíduo não se paraleliza, resultando em um processamento serial de decisões e análises.

Seus agentes conseguem responder aos chamados de clientes e você consegue organizar cada lead em um kanban do começo ao fim.

Conversamos sobre agentes de código e sobre o que precisamos mudar no nosso processo para aproveitar essas ferramentas.

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Quando comecei a experimentar o Claude, no começo de 2025, decidi criar uma app do começo ao fim para entender o poder da engenharia agêntica.

No bootcamp que criaram, os “Super Humanos”, a ideia é fazer com que os líderes saiam de lá com vários pequenos agentes criados.

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Discuto revisão proporcional ao risco, contexto sobre design e reúso, testes que verificam comportamento e análise estática dentro do ciclo do agente.

Minha participação no Hipsters Ponto Tech #511, publicado em 14 de abril de 2026, sobre Coding Agents na prática.

Sumário executivo Esta síntese integra resultados de 62 artigos publicados no MSR Mining Challenge 2026, analisando as contribuições dos agentes de codificação de IA para software de código aberto.

Neste artigo, discuto como o esforço se desloca da escrita de código para a definição de objetivos, contexto, critérios de aceitação e limites para os agentes.