Agentes de código: da tarefa ao pull request, como a IA está mudando o desenvolvimento de software
GitHub e OpenAI ampliaram o uso de agentes capazes de planejar mudanças, editar repositórios, rodar testes e iterar em pull requests. Mas a autonomia dessas ferramentas depende de contexto, limites e revisão humana.
FERRAMENTAS
Rayan
11/12/202610 min read
A inteligência artificial está mudando a maneira como os softwares são desenvolvidos. Se, em um primeiro momento, ferramentas como o GitHub Copilot ganharam popularidade por sugerir linhas de código e completar funções, uma nova geração de sistemas começa a assumir responsabilidades mais amplas dentro do processo de engenharia de software.
São os chamados agentes de código. Em vez de apenas responder a perguntas ou sugerir trechos de programação, eles conseguem receber uma tarefa, analisar um repositório, identificar arquivos relevantes, modificar componentes, executar comandos e testes e apresentar as alterações em um pull request, mecanismo utilizado por equipes para revisar mudanças antes de incorporá-las ao projeto principal.
A mudança representa uma evolução importante na relação entre desenvolvedores e inteligência artificial. O profissional deixa de interagir exclusivamente com uma ferramenta que auxilia na escrita de código e passa a delegar atividades completas a sistemas capazes de trabalhar em segundo plano, seguindo instruções e critérios previamente estabelecidos.
Empresas como GitHub e OpenAI estão entre as protagonistas dessa transformação, com iniciativas que aproximam os agentes de código das rotinas reais de desenvolvimento.
Da sugestão de código à execução de tarefas completas
Durante os últimos anos, os assistentes de programação baseados em IA se concentraram principalmente em acelerar atividades individuais. O desenvolvedor escrevia uma função, solicitava uma explicação ou pedia uma sugestão para corrigir determinado problema. A ferramenta respondia, mas a maior parte do trabalho continuava sob responsabilidade humana.
Os agentes de código ampliam esse modelo.
Agora, uma solicitação pode representar o início de uma sequência de atividades. Em vez de pedir apenas que a IA escreva uma função, o desenvolvedor pode solicitar que ela investigue um erro, identifique sua origem, implemente uma correção, execute os testes necessários e prepare uma proposta de alteração para avaliação.
Essa capacidade está relacionada ao conceito de engenharia de software agentiva, no qual sistemas de inteligência artificial recebem objetivos e utilizam diferentes ferramentas para executar etapas intermediárias até chegar a um resultado.
Na prática, o agente precisa compreender não apenas o código que deve produzir, mas também o funcionamento do projeto em que está trabalhando. Isso inclui identificar linguagens, dependências, padrões de arquitetura, instruções internas e procedimentos de validação.
É uma diferença importante: enquanto um assistente tradicional responde a uma interação, um agente pode conduzir um fluxo de trabalho.
Como funciona o fluxo de um agente de código?
O funcionamento pode variar de acordo com a plataforma e a configuração do projeto, mas existe uma estrutura comum entre as soluções mais recentes.
O processo começa com uma tarefa, geralmente descrita em uma issue do GitHub ou em uma instrução enviada diretamente ao agente. A partir daí, o sistema precisa compreender o objetivo, consultar os arquivos disponíveis e identificar quais alterações são necessárias.
Um fluxo típico pode ser dividido em seis etapas:
Recebimento da tarefa: o desenvolvedor descreve um problema, uma correção ou uma funcionalidade que precisa ser implementada.
Análise do repositório: o agente consulta os arquivos, identifica dependências, interpreta instruções e busca compreender a estrutura do projeto.
Planejamento e implementação: o sistema define uma abordagem e modifica os arquivos necessários, normalmente trabalhando em uma branch separada.
Execução de testes: o agente executa comandos de validação, testes automatizados, verificações de código e outras etapas configuradas para o projeto.
Criação do pull request: as alterações são organizadas em uma proposta de integração, acompanhada de uma descrição do trabalho realizado.
Revisão e iteração: os desenvolvedores analisam o resultado, deixam comentários e podem solicitar novas alterações antes de aprovar a integração.
Esse modelo permite que determinadas atividades sejam executadas de maneira assíncrona. Enquanto o agente trabalha em uma tarefa, o desenvolvedor pode se dedicar a outras demandas, acompanhar diferentes projetos ou revisar resultados anteriores.
Isso não significa que o processo esteja completamente livre de supervisão. A qualidade da entrega depende da clareza das instruções, da configuração do ambiente, da cobertura dos testes e da capacidade de identificar problemas que não foram percebidos pelo sistema.
GitHub Copilot e OpenAI Codex: dois caminhos para a programação agentiva
Duas iniciativas ajudam a entender como essa tecnologia está sendo incorporada ao desenvolvimento de software: o GitHub Copilot coding agent e o OpenAI Codex.
Embora compartilhem o objetivo de delegar atividades de programação à inteligência artificial, as ferramentas apresentam experiências e integrações próprias.
GitHub Copilot coding agent
O GitHub ampliou as funcionalidades do Copilot com um agente capaz de trabalhar diretamente no ecossistema da plataforma.
Apresentado em maio de 2025, o Copilot coding agent permite que desenvolvedores atribuam tarefas e issues ao sistema. O agente utiliza um ambiente de desenvolvimento baseado em GitHub Actions para explorar o repositório, implementar alterações e executar verificações.
Durante o trabalho, ele pode registrar o progresso e enviar commits para um pull request em rascunho. Depois, a equipe acompanha as alterações e realiza a revisão antes de decidir pela integração.
Um aspecto importante é a conexão com o fluxo de trabalho já utilizado por equipes de desenvolvimento. Em vez de exigir que o profissional abandone o GitHub para executar uma tarefa, o agente atua dentro de uma estrutura familiar, aproveitando issues, branches, pull requests e mecanismos de proteção do repositório.
A proposta é transformar demandas que normalmente exigiriam uma sequência de intervenções manuais em atividades que podem ser delegadas e acompanhadas.
OpenAI Codex
A OpenAI também avançou nessa direção com o Codex, apresentado em maio de 2025 como um agente de engenharia de software baseado na nuvem.
A ferramenta foi desenvolvida para trabalhar com repositórios e executar tarefas de programação em ambientes isolados. Entre as atividades possíveis estão implementar funcionalidades, investigar problemas, corrigir bugs, responder a perguntas sobre uma base de código e propor alterações para revisão.
Na experiência atual do Codex Cloud, cada tarefa pode ser executada em um espaço de trabalho próprio, com arquivos, dependências e ferramentas preparados para o projeto. O desenvolvedor descreve o objetivo, acompanha o trabalho e pode retornar posteriormente para revisar os resultados ou continuar a atividade.
Uma característica relevante é a execução em segundo plano. O agente pode continuar trabalhando mesmo quando o computador do profissional está desligado, já que a execução acontece na infraestrutura de nuvem da OpenAI.
A ferramenta também permite preparar ambientes reutilizáveis, definindo previamente quais repositórios, dependências, ferramentas e configurações estarão disponíveis para as tarefas.
Assim, a preparação do ambiente deixa de ser um detalhe operacional e passa a fazer parte da estratégia para obter resultados mais consistentes.
O desenvolvedor passa a trabalhar mais na definição do problema
Talvez a mudança mais significativa provocada pelos agentes de código não esteja na velocidade de escrita, mas na distribuição das responsabilidades dentro do processo de desenvolvimento.
Quando parte da implementação pode ser delegada, ganha importância a capacidade de transformar uma demanda em instruções claras e verificáveis.
Imagine uma equipe que precisa corrigir um problema em um formulário de cadastro. Uma solicitação genérica, como "corrija o formulário", oferece pouco contexto. O agente pode interpretar o problema de diferentes maneiras, modificar componentes desnecessários ou entregar uma solução que não contempla todos os cenários.
Uma instrução mais estruturada pode especificar:
Qual comportamento apresenta falhas.
Em quais páginas ou componentes o problema acontece.
Qual é o comportamento esperado após a correção.
Quais arquivos ou funcionalidades não devem ser modificados.
Quais testes precisam ser executados.
Quais critérios determinam que a tarefa foi concluída.
Essa mudança aproxima o trabalho do desenvolvedor de atividades relacionadas à especificação técnica, arquitetura e definição de critérios de aceitação.
O profissional continua responsável pelo resultado, mas passa a dedicar uma parcela maior de sua atenção à orientação e à validação do trabalho executado pela IA.
Isso também aumenta a importância da documentação. Arquivos com instruções específicas do projeto, padrões de desenvolvimento, comandos de teste e informações sobre a arquitetura ajudam os agentes a compreender o contexto e reduzem interpretações equivocadas.
Pull request com IA: por que a revisão continua indispensável?
A possibilidade de um agente produzir código e abrir um pull request não significa que a alteração esteja pronta para entrar em produção.
O pull request funciona justamente como uma etapa de controle. Ele permite que outros desenvolvedores examinem as mudanças, comparem versões, discutam decisões técnicas e verifiquem se a implementação atende às necessidades do projeto.
No caso de alterações produzidas por IA, essa revisão precisa considerar não apenas se o código funciona, mas também se a solução é adequada.
Um teste automatizado aprovado, por exemplo, não garante que a implementação esteja livre de falhas. Os testes só conseguem verificar os cenários que foram previstos e programados. Um agente pode produzir uma alteração que passa pelas verificações existentes, mas introduz problemas de segurança, desempenho, acessibilidade ou compatibilidade.
Também existem riscos relacionados à interpretação de instruções. Um sistema pode compreender incorretamente uma solicitação, modificar arquivos além do necessário ou utilizar uma abordagem tecnicamente válida, mas incompatível com as decisões arquiteturais da equipe.
Por isso, a revisão humana deve observar alguns pontos:
Escopo das alterações: os arquivos modificados realmente correspondem à tarefa solicitada?
Qualidade da implementação: o código segue os padrões e a arquitetura do projeto?
Evidências dos testes: quais testes foram executados e quais foram os resultados?
Segurança: as mudanças introduzem vulnerabilidades, exposição de informações ou permissões desnecessárias?
Comportamento esperado: a solução resolve o problema sem comprometer outras funcionalidades?
A autonomia do agente precisa ser acompanhada de mecanismos de proteção. Ambientes isolados, permissões restritas, proteção de branches e aprovação humana são exemplos de controles que ajudam a limitar possíveis consequências de uma execução inadequada.
Em outras palavras, a capacidade de produzir código não elimina a necessidade de engenharia. Ela aumenta a importância de processos capazes de avaliar o que foi produzido.
O que muda na produtividade das equipes?
Os agentes de código podem reduzir o tempo gasto em atividades repetitivas e bem delimitadas, especialmente quando o projeto possui documentação organizada, testes confiáveis e instruções claras.
Correções pontuais, atualização de documentação, criação de testes, ajustes de componentes e investigação inicial de erros são exemplos de atividades que podem ser delegadas, dependendo da complexidade e do contexto.
Entretanto, não existe uma garantia de que toda tarefa será executada mais rapidamente com IA.
Uma demanda mal especificada pode gerar várias tentativas. Uma alteração complexa pode exigir intervenção humana constante. Um código aparentemente correto pode demandar uma revisão mais demorada do que a implementação manual.
A produtividade também precisa ser avaliada considerando o ciclo completo: tempo de preparação, execução, correção, revisão e integração.
Uma pesquisa apresentada na conferência CHI 2025, com 669 participantes em duas coortes de desenvolvedores da IBM, analisou o uso de um assistente de programação baseado em IA em ambiente corporativo. O estudo identificou benefícios percebidos de produtividade, mas também mostrou que esses ganhos não são experimentados de maneira uniforme por todos os profissionais.
O resultado reforça uma questão importante: o impacto da inteligência artificial depende das características da tarefa, da experiência do desenvolvedor e da maneira como a ferramenta é incorporada ao processo de trabalho.
O objetivo, portanto, não deve ser simplesmente produzir mais linhas de código ou abrir mais pull requests. O que importa é melhorar a capacidade de entregar software confiável, com qualidade e dentro de prazos adequados.
O próximo desafio é preparar os projetos para trabalhar com agentes
A adoção de agentes de código também exige mudanças na organização dos próprios repositórios.
Um projeto com documentação desatualizada, testes insuficientes e instruções contraditórias pode dificultar o trabalho de qualquer desenvolvedor. Quando a implementação é delegada a um agente, esses problemas ganham ainda mais relevância.
Por isso, as equipes precisam investir em uma estrutura que permita aos sistemas compreender o ambiente em que estão operando.
Isso envolve manter documentação técnica atualizada, registrar padrões de arquitetura, definir comandos de instalação e testes, organizar permissões e estabelecer critérios claros para aprovação de alterações.
Outro ponto importante é limitar o acesso dos agentes aos recursos necessários para cada atividade. Nem toda tarefa precisa de acesso à internet, credenciais de produção, bancos de dados reais ou permissões para modificar configurações sensíveis.
Quanto maior a autonomia concedida, mais importante se torna estabelecer limites e mecanismos de auditoria.
A própria OpenAI descreve essa abordagem em seu trabalho sobre harness engineering, que explora como preparar repositórios, ferramentas, documentação e mecanismos de validação para um ambiente de desenvolvimento orientado por agentes.
Essa perspectiva mostra que o avanço da programação agentiva não depende apenas de modelos mais inteligentes. Depende também da qualidade da infraestrutura e dos processos construídos ao redor deles.
A programação está deixando de ser apenas uma atividade de implementação
Os agentes de código representam uma mudança importante na maneira como equipes de tecnologia organizam o desenvolvimento de software.
A possibilidade de delegar uma tarefa, acompanhar sua execução em segundo plano e receber um pull request para revisão aproxima a inteligência artificial de uma função operacional dentro das equipes.
Isso não significa que os desenvolvedores estejam deixando de programar ou que os agentes possam assumir integralmente a responsabilidade por sistemas complexos. Significa que parte das atividades de implementação começa a ser executada por sistemas que operam com objetivos, ferramentas e limites definidos por pessoas.
Nesse cenário, compreender o problema, organizar o contexto, estabelecer critérios de qualidade e avaliar as evidências produzidas pela IA se tornam competências cada vez mais relevantes.
O futuro do desenvolvimento de software pode envolver equipes nas quais profissionais humanos e diferentes agentes trabalham simultaneamente em tarefas distintas, compartilhando repositórios e processos de revisão.
Mas a eficiência desse modelo não será determinada apenas pela capacidade de uma IA escrever código. O verdadeiro diferencial estará na capacidade de transformar autonomia em entregas confiáveis.
Afinal, produzir uma alteração é apenas uma etapa do desenvolvimento. Garantir que ela funcione, seja segura e faça sentido dentro de um sistema continua sendo uma responsabilidade de engenharia.