Estamos programando ou apenas assistindo?

Acredito que quem acompanha esta newsletter já deve ter notado meu interesse crescente por agentes de IA, formas de otimizar contexto, prompts, outputs, consumo de tokens e por aí vai.

E, quanto mais eu estudo, mais me interesso pela área. Assim como comentei no artigo sobre estudos assistidos por IA, essa busca por algo novo acabou me fazendo voltar a estudar e revisar assuntos antigos. Curiosamente, isso me fez sentir mais competente e a tão famosa síndrome do impostor nunca pareceu estar tão distante.

Por outro lado, na semana passada tive a oportunidade de participar de um workshop sobre como medir o score do harness utilizado em um projeto. Foi muito interessante, mas em determinado momento eu parei e pensei:

"Caramba... eu pisquei e viramos espectadores de um agente. A engenharia deixou de ser apenas sobre implementar soluções e passou a ser sobre preparar o ambiente para que outra inteligência as implemente."

Basicamente, hoje passamos boa parte do tempo preparando tudo o que está ao redor da LLM.

##Primeiro passo: qual agente escolher?

vamos falar dos clássicos. A primeira decisão é:

"Vou de Claude, Codex ou Cursor?"

Qual deles possui o melhor built-in harness? Pesquisamos, lemos artigos, analisamos benchmarks e, finalmente, escolhemos o agente e o modelo. Vamos supor que a escolha tenha sido o Codex.

##Segundo passo: montar o arsenal

Com o agente em mãos, uma sessão de cinco horas e um Mango Loko do lado, o que fazemos agora? Começamos o projeto?

Até dá para começar. Mas, como eu disse, sempre existe mais uma camada para melhorar os resultados.

Então implementamos o nosso próprio harness, o famoso user harness.

É aqui que entram as skills, system prompts, memories, specs, rules, guardrails, MCPs e até plugins.

Depois dessa camada, finalmente pegamos a nossa ideia, escrevemos um bom prompt, refinamos a especificação, lemos e relemos tudo para validar exatamente o que esperamos da resposta.

E, claro, antes de enviar para o agente, não podemos esquecer de ativar o "Mega Brain com força total".

##Terceiro passo: sentar e assistir à mágica

Foi nesse momento, durante o workshop, que caiu a ficha.

Até pouco tempo atrás, quando falávamos em desenvolvimento, imaginávamos colocar a mão na massa, escrever código, depurar problemas e construir soluções.

E não me entenda mal, isso não é uma crítica ao rumo que a tecnologia está tomando.

O que quero dizer é que fiquei pensativo. Eu estava em um workshop com mais de 400 desenvolvedores, e todos nós aguardávamos, em silêncio, o agente devolver o trecho de código desejado.

Não estávamos discutindo a implementação em si. Estávamos discutindo como preparar o ambiente, as regras, o contexto e as ferramentas para que outra entidade produzisse a implementação.

Talvez essa seja uma das maiores mudanças de paradigma que já vivemos na engenharia de software. Antes, a principal habilidade estava em escrever código. Agora, cada vez mais, ela parece estar em construir o sistema que permitirá que outra inteligência escreva esse código da melhor forma possível.

E, sinceramente, o que vejo para a nossa profissão é que, além de sermos muito técnicos, precisaremos nos aprofundar cada vez mais no projeto como um todo: regras de negócio, entendimento macro da solução e, ao mesmo tempo, atenção aos pequenos detalhes do produto. Também acredito que será necessário desenvolver ainda mais nossas soft skills para lidar com os desafios de estruturar tudo o que for necessário para extrair o melhor output possível dos agentes. Em outras palavras, teremos que ser cada vez mais assertivos.

Outra área na qual estou apostando é a de cibersegurança. Inclusive, tenho dedicado meus finais de semana para entrar um pouco mais nesse mundo hacker. Se cada vez mais teremos agentes executando tarefas em nosso nome, entender segurança, permissões, autenticação e possíveis vetores de ataque deixa de ser um diferencial e passa a ser quase um requisito.

Bom, para fechar este artigo, fica uma reflexão: sim, a IA continua sendo uma ferramenta. Mas ela veio acompanhada de algo muito maior: a capacidade de mudar completamente a forma como trabalhamos para alcançar resultados.

Então, meu conselho é: aprofunde-se nos estudos sobre IA. Não seja conspiracionista. Brincadeiras à parte, use a IA para evoluir como desenvolvedor. Apoie-se nela para estudar, criar projetos pessoais, validar ideias e acelerar tarefas repetitivas.

O que eu não recomendo é depender tanto dela a ponto de transformá-la em uma muleta. Ela deve ampliar suas capacidades, e não substituí-las. Afinal, a não ser que você seja um bilionário do petróleo, os tokens têm limite e as sessões também. E a verdade é que, para quem gosta de explorar ideias, o contexto quase sempre acaba antes da curiosidade. Isso, por si só, já é um bom motivo para continuar aprendendo, em vez de apenas delegar.