Resumo

Concluído

Neste módulo, você:

• Criou uma definição funcional de IA agentic no SDLC e aprendeu como os agentes diferem dos assistentes.

• Aprendeu como os agentes se apresentam no GitHub como colaboradores, por meio de ramificações (branches), pull requests, execuções de workflows e revisões.

• Aplicou o ciclo de vida do planejar → agir → avaliar como modelo principal para a execução e iteração de agentes.

• Aprendeu como o GitHub serve como um sistema de registro e uma camada de controle, usando controles como conjuntos de regras/proteção de ramificação, verificações necessárias, revisões necessárias, CODEOWNERS e os ambientes (quando configurados).

• Você identificou riscos comuns e antipadrões e aprendeu como a rastreabilidade, juntamente com um modelo de revisão baseado em contribuidores, ajuda a avaliar o trabalho do agente de forma confiável.

Saiba mais

Para uma leitura mais profunda, use a documentação oficial do GitHub em:

• Revisão de uma solicitação de pull criada pelo GitHub Copilot

• Criando conjuntos de regras para um repositório e Sobre os Branches Protegidos (Regras de proteção de ramo)

• Sobre proprietários de código (CODEOWNERS)

• Usar GITHUB_TOKEN para autenticação em fluxos de trabalho

• Carregando um arquivo SARIF para GitHub (verificação de código)

• Sobre a proteção por push (verificação secreta)

• Log de auditoria para uma empresa (a disponibilidade depende da configuração da organização/da empresa)