AI Agent Coding 2025 descreve a rápida expansão de agentes de inteligência artificial capazes de escrever, testar e implantar código de software de forma autônoma, um desenvolvimento que remodelou significativamente a indústria de software durante aquele ano. Um agente de IA, também conhecido como IA agêntica, é um programa de inteligência artificial que pode perseguir objetivos, usar software ou outras ferramentas e tomar ações com algum nível de autonomia. Isso contrasta com o uso de IA como ferramenta para tarefas estreitas e específicas, como responder perguntas, visto em chatbots não agênticos comuns em 2023 ou em algoritmos tradicionais de aprendizado de máquina. Embora não exista uma definição universalmente aceita, atributos comuns de agentes de IA incluem comportamento orientado a objetivos, uso de ferramentas externas, capacidade de interagir com e modificar um ambiente externo e execução autônoma de tarefas de múltiplas etapas. Seu fluxo de controle é frequentemente impulsionado por grandes modelos de linguagem (LLMs), e os sistemas de agentes podem incluir componentes de memória, lógica de planejamento, interfaces de ferramentas e software de orquestração para coordenar componentes.
Até 2025, agentes de desenvolvimento de software ou de codificação, como o Cursor, tornaram-se uma aplicação proeminente de agentes de IA, permitindo geração, teste e implantação automatizados de código. Esse boom foi alimentado por avanços em grandes modelos de linguagem, pela disponibilidade de APIs de chamada de função e por protocolos padronizados como o Model Context Protocol (MCP) da Anthropic, que permitiam que agentes obtivessem consciência contextual e agissem em ferramentas externas. O termo "agêntico" ganhou frequência em 2024, popularizado pelo pesquisador Andrew Ng, e em meados de 2025, agentes de IA estavam sendo aplicados em vários domínios, incluindo desenvolvimento de videogames, jogos de azar, carteiras de criptomoedas e mídias sociais, de acordo com relatórios da indústria.
Contexto Histórico
Os fundamentos teóricos para agentes artificiais emergiram em meados do século XX com o estabelecimento da cibernética e da inteligência artificial. O artigo de 1958 de Oliver Selfridge, "Pandemonium: A Paradigm for Learning", foi uma importante contribuição teórica inicial no estabelecimento da arquitetura orientada a agentes. Implementações práticas de agentes para aplicações do mundo real começaram a se tornar difundidas na década de 1990, após a introdução do modelo de software crença-desejo-intenção (BDI) e da programação orientada a agentes. O professor de Harvard Milind Tambe observou que, na década de 1990, a definição de um agente de IA não era clara. Agentes digitais puros foram implantados na infraestrutura de computadores para fins como monitoramento, enquanto agentes conectados a sensores e atuadores do mundo real foram cada vez mais usados em sistemas de controle industrial.
Os primeiros agentes artificiais tendiam a ter lógica simples de se-então, que se expandiu ao longo do tempo em grandes modelos de árvore de decisão. No início da década de 2010, produtos como Siri e Alexa foram lançados e às vezes chamados de agentes de IA, embora não tivessem a capacidade de raciocínio de propósito geral dos agentes posteriores executados por LLMs. Acadêmicos começaram a estudar agentes LLM a partir de 2018. A implantação de tais agentes começou a acelerar no final de 2023, após a disponibilização da API de "chamada de função" da OpenAI, e especialmente após a introdução pela Anthropic, no final de 2024, do Model Context Protocol (MCP), uma forma padronizada de agentes LLM ganharem consciência contextual e agirem no mundo chamando várias ferramentas externas.
Treinamento e Testes
Pesquisadores tentaram construir modelos de mundo e ambientes de aprendizado por reforço para treinar ou avaliar agentes de IA. Por exemplo, videogames como Minecraft e No Man's Sky, bem como réplicas de sites de empresas, foram usados para treinar tais agentes. Esses ambientes permitem que agentes aprendam comportamento orientado a objetivos, interajam com ambientes simulados e refinem sua execução de tarefas de múltiplas etapas. No contexto de codificação, agentes eram frequentemente treinados em grandes bases de código, usando técnicas como ajuste fino supervisionado e aprendizado por reforço a partir de feedback humano, para melhorar sua capacidade de gerar, testar e depurar código.
Capacidades Autônomas
O Financial Times comparou a autonomia dos agentes de IA à classificação SAE de carros autônomos, comparando a maioria das aplicações ao nível 2 ou nível 3, com alguns alcançando o nível 4 em circunstâncias altamente especializadas e o nível 5 sendo teórico. Na codificação, isso significava que muitos agentes de IA podiam lidar com tarefas específicas com supervisão humana, enquanto alguns podiam operar de forma independente em domínios estreitos, como correção automatizada de bugs ou refatoração de código. O nível de autonomia variava amplamente, com alguns agentes exigindo aprovação humana para cada ação, enquanto outros podiam executar fluxos de trabalho inteiros, da geração de código à implantação, sem intervenção.
Arquitetura Cognitiva
Ken Huang propôs uma arquitetura de referência para agentes de IA consistindo em sete camadas interconectadas, com cada camada construindo sobre a funcionalidade das camadas abaixo:
- Camada 1: Modelos de fundação - fornecem os conjuntos de dados que alimentam o agente.
- Camada 2: Operações de dados - gerencia a infraestrutura de dados necessária para operações de agentes de IA, incluindo bancos de dados vetoriais, carregadores de dados e RAG.
- Camada 3: Estruturas de agentes - software que gerencia os agentes de IA.
- Camada 4: Implantação e infraestrutura - a base técnica dos agentes de IA.
- Camada 5: Avaliação e observabilidade - a segurança e o desempenho dos agentes de IA.
- Camada 6: Segurança e conformidade - uma estrutura protetora para operação segura e conformidade com limites regulatórios. Nesta camada, os recursos de segurança e conformidade incorporados em todas as camadas da pilha de agentes de IA são integrados.
- Camada 7: Ecossistema de agentes - representa a interface dos agentes de IA com aplicações e usuários do mundo real.
Essa arquitetura forneceu uma abordagem estruturada para desenvolver e implantar agentes de IA, particularmente em ambientes empresariais, onde agentes de codificação precisavam se integrar a pipelines existentes de desenvolvimento de software, sistemas de controle de versão e infraestrutura de implantação.
Arnês de Agente
Um arnês de agente é a camada de software que envolve um grande modelo de linguagem e permite que ele funcione como um agente de IA. Ele comumente gerencia prompts, contexto, uso de ferramentas, memória, estado de execução, restrições operacionais, sandboxes, permissões e o processamento de resultados. O arnês conecta o modelo a hardware e software de computador internos e externos, arquivos de dados, bancos de dados, navegadores da web, interfaces de linha de comando e interfaces de programação de aplicativos, enquanto controla como o agente acessa e usa esses recursos para concluir tarefas de múltiplas etapas. Em agentes de codificação, o arnês frequentemente incluía integrações com editores de código, sistemas de controle de versão como Git e plataformas de implantação em nuvem, permitindo que o agente escrevesse código, executasse testes e implantasse aplicações.
Padrões de Orquestração
Agentes autônomos são frequentemente integrados a outros agentes ou ferramentas especializadas para executar tarefas complexas. Essas configurações, conhecidas como padrões de orquestração ou fluxos de trabalho, incluem o seguinte:
- Encadeamento de prompts: Uma sequência onde a saída de uma etapa serve como entrada para a próxima.
- Roteamento: Direcionar uma entrada para uma tarefa ou ferramenta downstream especializada.
- Paralelização: A execução simultânea de múltiplas tarefas.
- Processamento sequencial: Uma progressão fixa e linear de tarefas através de um pipeline predefinido.
- Planejador-crítico: Um padrão iterativo onde um agente gera uma proposta e outro a avalia para fornecer feedback para refinamento.
Na codificação, padrões de orquestração permitiam que agentes dividissem grandes projetos de software em tarefas menores, atribuíssem-nas a subagentes especializados e coordenassem seus esforços para produzir uma base de código coerente. Por exemplo, um agente planejador poderia projetar a arquitetura, enquanto um agente codificador escreve funções e um agente crítico revisa o código em busca de bugs e problemas de estilo.
Agentes de IA Multimodais
Além de grandes modelos de linguagem (LLMs), modelos de visão-linguagem (VLMs) e modelos de fundação multimodais podem ser usados como base para agentes. O Allen Institute for AI lançou um modelo de visão-linguagem de código aberto em 2024. A Nvidia lançou uma estrutura para desenvolvedores usarem VLMs, LLMs e geração aumentada por recuperação para construir agentes de IA que podem analisar imagens e vídeos, incluindo busca de vídeo e sumarização de vídeo. A Microsoft lançou um modelo de agente multimodal - treinado em imagens, vídeo, interações de interface de usuário de software e dados de robótica - que a empresa afirmou poder manipular software e robôs. Na codificação, agentes multimodais podiam interpretar capturas de tela de interfaces de usuário, ler diagramas e entender documentação visual, aprimorando sua capacidade de trabalhar com aplicações gráficas e especificações de design.
Aplicações e Impacto
Em abril de 2025, de acordo com a Associated Press, havia poucas aplicações reais de agentes de IA. No entanto, em meados de 2025, o cenário havia mudado significativamente. A The Information dividiu os agentes de IA em sete arquétipos: agentes de tarefas de negócios, para atuar dentro de software empresarial; agentes conversacionais, que atuam como chatbots para suporte ao cliente; agentes de pesquisa, para consultar e analisar informações (como o OpenAI Deep Research); agentes de análise, para analisar dados e criar relatórios; agentes de desenvolvimento de software ou de codificação (como o Cursor); agentes específicos de domínio, que incluem conhecimento especializado de assunto; e agentes de navegador da web (como o OpenAI Operator).
Em meados de 2025, agentes de IA estavam sendo usados no desenvolvimento de videogames, jogos de azar (incluindo apostas esportivas), carteiras de criptomoedas (incluindo negociação de criptomoedas e moedas meme) e mídias sociais. Em agosto de 2025, a New York Magazine descreveu o fenômeno, destacando a rápida adoção de agentes de codificação em startups e empresas de tecnologia. O impacto na indústria de software foi profundo: agentes de codificação reduziram o tempo necessário para tarefas rotineiras, como escrever código boilerplate, corrigir erros de sintaxe e executar testes unitários, permitindo que desenvolvedores se concentrassem em design e resolução de problemas de nível superior. No entanto, preocupações sobre qualidade de código, vulnerabilidades de segurança e deslocamento de empregos também foram levantadas, levando a debates sobre o nível apropriado de autonomia para tais agentes.
O boom na codificação com agentes de IA em 2025 estava intimamente ligado a avanços em inteligência artificial e aprendizado de máquina, particularmente o desenvolvimento de transformadores e redes neurais. Empresas como OpenAI, Anthropic e Google DeepMind desempenharam papéis fundamentais na criação dos modelos e APIs subjacentes. O ecossistema também se beneficiou da infraestrutura de nuvem fornecida por Amazon Web Services, Azure e Google Cloud, que ofereceram recursos computacionais escaláveis para treinar e implantar agentes. Em 2025, o campo continuava a evoluir, com pesquisa contínua em métodos de avaliação mais robustos, protocolos de segurança e técnicas de orquestração para garantir que agentes de IA pudessem ser confiados com tarefas de codificação cada vez mais complexas.