A Gen AI na engenharia de software foi muito além do preenchimento automático. A fronteira emergente é a codificação de agentes: sistemas de IA capazes de planejar mudanças, executá-las em várias etapas e iterar com base no feedback. No entanto, apesar do entusiasmo em torno dos “agentes de IA que codificam”, a maioria das implantações empresariais apresenta desempenho inferior. O fator limitante não é mais o modelo. Isso é contexto: A estrutura, o histórico e a intenção em torno do código que está sendo alterado. Por outras palavras, as empresas enfrentam agora um problema de concepção de sistemas: ainda não conceberam o ambiente em que estes agentes operam.
A mudança da assistência para a agência
O ano passado assistiu a uma rápida evolução de ferramentas de codificação assistiva para fluxos de trabalho de agentes. A pesquisa começou a formalizar o que o comportamento agente significa na prática: a capacidade de raciocinar entre design, teste, execução e validação, em vez de gerar fragmentos isolados. Trabalhos como reamostragem de ação dinâmica mostra que permitir que os agentes ramifiquem, reconsiderem e revisem suas próprias decisões melhora significativamente os resultados em bases de código grandes e interdependentes. No nível da plataforma, provedores como o GitHub estão agora construindo ambientes dedicados de orquestração de agentes, como Agente Copiloto e QG do Agentepara oferecer suporte à colaboração multiagente em pipelines empresariais reais.
Mas os primeiros resultados de campo contam uma história preventiva. Quando as organizações introduzem ferramentas de agente sem abordar o fluxo de trabalho e o ambiente, a produtividade pode diminuir. Um estudo de controle randomizado deste ano mostrou que os desenvolvedores que usaram a assistência de IA em fluxos de trabalho inalterados concluíram as tarefas mais lentamente, em grande parte devido à verificação, retrabalho e confusão em torno da intenção. A lição é simples: a autonomia sem orquestração raramente produz eficiência.
Por que a engenharia de contexto é o verdadeiro desbloqueio
Em todas as implantações malsucedidas que observei, a falha resultou do contexto. Quando os agentes não têm uma compreensão estruturada de uma base de código, especificamente de seus módulos relevantes, gráfico de dependência, equipamento de teste, convenções de arquitetura e histórico de alterações. Freqüentemente, geram resultados que parecem corretos, mas estão desconectados da realidade. Muita informação sobrecarrega o agente; muito pouco o força a adivinhar. O objetivo não é alimentar o modelo com mais tokens. O objetivo é determinar o que deve estar visível para o agente, quando e de que forma.
As equipes que obtêm ganhos significativos tratam o contexto como uma superfície de engenharia. Eles criam ferramentas para capturar instantâneos, compactar e versionar a memória de trabalho do agente: o que é persistido nos turnos, o que é descartado, o que é resumido e o que é vinculado em vez de embutido. Eles projetam etapas de deliberação em vez de sessões estimulantes. Eles tornam a especificação um artefato de primeira classe, algo passível de revisão, testável e de propriedade, e não um histórico de bate-papo transitório. Esta mudança alinha-se com uma tendência mais ampla que alguns investigadores descrevem como “as especificações tornam-se a nova fonte da verdade”.
O fluxo de trabalho deve mudar junto com as ferramentas
Mas o contexto por si só não é suficiente. As empresas devem reestruturar os fluxos de trabalho em torno desses agentes. Como Relatório de 2025 da McKinsey “Um ano de IA agente” Como observou, os ganhos de produtividade não surgem da aplicação de camadas de IA aos processos existentes, mas da repensação do próprio processo. Quando as equipes simplesmente colocam um agente em um fluxo de trabalho inalterado, elas geram atrito: os engenheiros gastam mais tempo verificando o código escrito por IA do que gastariam escrevendo-o sozinhos. Os agentes só podem amplificar o que já está estruturado: bases de código modulares e bem testadas, com propriedade e documentação claras. Sem esses fundamentos, a autonomia torna-se um caos.
A segurança e a governação também exigem uma mudança de mentalidade. O código gerado pela IA introduz novas formas de risco: dependências não verificadas, violações sutis de licença e módulos não documentados que escapam à revisão por pares. As equipes maduras estão começando a integrar a atividade dos agentes diretamente em seus pipelines de CI/CD, tratando os agentes como colaboradores autônomos cujo trabalho deve passar pela mesma análise estática, registro de auditoria e portas de aprovação que qualquer desenvolvedor humano. A própria documentação do GitHub destaca essa trajetória, posicionando os Agentes Copilot não como substitutos de engenheiros, mas como participantes orquestrados em fluxos de trabalho seguros e revisáveis. O objetivo não é deixar uma IA “escrever tudo”, mas garantir que, quando agir, o faça dentro de barreiras de proteção definidas.
Em que os tomadores de decisão empresariais devem se concentrar agora
Para os líderes técnicos, o caminho a seguir começa com a prontidão e não com o entusiasmo. Monólitos com testes esparsos raramente produzem ganhos líquidos; os agentes prosperam onde os testes são confiáveis e podem gerar refinamento iterativo. Este é exatamente o ciclo Antrópico chama por agentes de codificação. Pilotos em domínios com escopo restrito (geração de testes, modernização de legado, refatoradores isolados); trate cada implantação como um experimento com métricas explícitas (taxa de escape de defeitos, tempo de ciclo de PR, taxa de falhas de alterações, descobertas de segurança eliminadas). À medida que seu uso aumenta, trate os agentes como infraestrutura de dados: cada plano, instantâneo de contexto, log de ação e execução de teste são dados que compõem uma memória pesquisável de intenções de engenharia e uma vantagem competitiva durável.
Nos bastidores, a codificação de agente é menos um problema de ferramentas do que um problema de dados. Cada instantâneo de contexto, iteração de teste e revisão de código torna-se uma forma de dados estruturados que devem ser armazenados, indexados e reutilizados. À medida que estes agentes proliferam, as empresas irão gerir uma camada de dados inteiramente nova: uma que captura não apenas o que foi construído, mas também como foi pensado. Essa mudança transforma os logs de engenharia em um gráfico de conhecimento de intenção, tomada de decisão e validação. Com o tempo, as organizações que conseguem pesquisar e reproduzir esta memória contextual ultrapassarão aquelas que ainda tratam o código como texto estático.
O próximo ano provavelmente determinará se a codificação de agentes se tornará uma pedra angular do desenvolvimento empresarial ou outra promessa inflacionada. A diferença dependerá da engenharia de contexto: a forma inteligente com que as equipes projetam o substrato informacional no qual seus agentes dependem. Os vencedores serão aqueles que vêem a autonomia não como uma magia, mas como uma extensão do design disciplinado de sistemas: fluxos de trabalho claros, feedback mensurável e governação rigorosa.
Resultado final
As plataformas estão convergindo para orquestração e proteção, e a pesquisa continua melhorando o controle do contexto no momento da inferência. Os vencedores nos próximos 12 a 24 meses não serão as equipes com o modelo mais chamativo; serão eles que projetarão o contexto como um ativo e tratarão o fluxo de trabalho como o produto. Faça isso e a autonomia aumentará. Ignore-o e a fila de revisão o fará.
Contexto + agente = alavancagem. Pule a primeira metade e o resto desmorona.
Dhyey Mavani está acelerando a IA generativa no LinkedIn.
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Fonte ==> Cyberseo
