Introdução
O desenvolvimento assistido por IA está a evoluir. Em vez de ferramentas que apenas sugerem código, temos agora sistemas que podem realmente agir dentro do ciclo de vida do desenvolvimento de software (SDLC). No GitHub, já se pode ver isto com experiências como o agente cloud do Copilot. Pode explorar um repositório, sugerir um plano, fazer alterações num ramo e abrir um pull request para que possa rever. À medida que estes sistemas se tornam mais capazes, o seu papel como programador começa a mudar. Já não estás só a escrever código. Também está a orientar, supervisionar e validar sistemas que podem planear, agir e melhorar ao longo do tempo dentro dos seus fluxos de trabalho.
Os fluxos de trabalho dos agentes seguem um plano → atuar → ciclo de avaliação, onde cada ciclo utiliza o feedback do sistema para refinar o passo seguinte até que o resultado cumpra os padrões exigidos. Este módulo dá-te a base necessária para perceberes essa mudança. Vai aprender o que torna um sistema "agente", como os agentes diferem dos assistentes tradicionais e como operam dentro do GitHub. Também verá como o GitHub funciona tanto como sistema de registo como plano de controlo, usando ferramentas familiares como pull requests, revisões, verificações de estado, CODEOWNERS, conjuntos de regras e ambientes para manter a atividade dos agentes segura e controlada.
Neste módulo abordamos:
- Defina IA agente no SDLC e distinga agentes de assistentes
- Explique e aplique o plano → atuar → avaliar o ciclo de vida nos fluxos de trabalho dos agentes
- Descreva como o GitHub funciona como sistema de registo e plano de controlo para a atividade dos agentes
- Identificar responsabilidades, riscos, anti-padrões e requisitos de rastreabilidade nos sistemas de agentes
- Aplicar o modelo do contribuinte para avaliar o trabalho gerado por agentes
Aqui estão outros módulos para aprender mais sobre o Desenvolvimento em Sistemas de IA Agente: