Estou muito entusiasmado com a codificação dos agentes e como os agentes de IA podem lidar com tarefas complexas enquanto se coordenam entre si. O problema é que sempre sinto que estou sentado esperando que os agentes trabalhem em seu objetivo e quero ver o que acontece. Não as mensagens manuais que Claude mostra enquanto está funcionando, mas como as decisões foram combinadas.
A questão é como habilitá-lo sem ter certeza ou mostrar informações suficientes. Os quadros Kanban agora funcionam no meu fluxo de tarefas, mas os agentes de IA podem usar essas ferramentas? Acontece que existem muitos deles. Comecei a usar uma agência chamada agência há algum tempo, mas não gostei muito até que configurei a ferramenta para melhorá-la e li os relatórios produzidos pela equipe de agentes.
Distribuí meu trabalho para cinco subagentes de Claude Code e queimei minha janela de uso em menos de uma hora
Esse é o preço que você tem que pagar
O que é uma agência e por que você usaria uma?
Agentes por completo
Agency é um painel de aplicativo da web FastAPI de código aberto para gerenciar e gerenciar equipes de agentes de codificação de IA. Ufa, isso é demais, mas é realmente um conceito simples. Atua como coordenador de grupos de agentes de codificação, trabalhando principalmente com Claude Code, mas pode ser adicionado ao Codex, Gemini, Aider e outros. Cada projeto possui seu próprio dashboard e uma equipe dedicada de agentes que trabalham de acordo com o cronograma e acompanham o que é produzido.
Embora você possa esperar que isso seja tratado no banco de dados, a agência prefere se limitar ao arquivo YAML para definir seu fluxo de trabalho e, em seguida, ao arquivo de tags na árvore. Tudo, desde proposições, observações, decisões e identidades de agentes, está incluído nos arquivos de avaliação. Torna a leitura mais fácil para humanos e agentes, e esse é o ponto principal.
Você instala um Grupo integrando agentes ao seu projeto com uma lista de funções e um cronograma de envio a seguir. Quando os agentes são executados de acordo com um cronograma, eles registram as descobertas como observaçõesencaminhar assuntos importantes propostase então o elemento humano entra no final decisão sobre a implementação ou rejeição destas propostas. Tudo está envolvido em um front-end de aplicativo da web progressivo (PWA) que pode ser instalado e possui um service worker.
O que acontece quando você configura agentes de IA para melhorar seu software?
Sim, permiti que agentes da agência trabalhassem no repositório da agência
Tive alguns problemas para pôr a Agência em funcionamento ou, mais especificamente, em mantê-la em funcionamento depois de estar em funcionamento. Então me perguntei o que aconteceria se você colocasse um grupo de agentes em uma agência e a deixasse evoluir. Eu teria visibilidade total porque é assim que a ferramenta funciona e, uma vez estável, poderia utilizá-la em todos os meus outros projetos. A equipe de agentes padrão criada pela agência é um trio:
- Construtor/Produto: O único agente com permissão para editar o código, ele introduz recursos, corrige bugs e mantém a construção verde.
- Mantenedor: Este agente é somente leitura e monitora segurança, higiene de dependências, desvio de teste e tempo de atividade, corrigindo problemas à medida que surgem.
- Estrategista: Outro agente somente leitura que rastreia o ecossistema, coisas como alterações de API upstream, migrações de SDK e lacunas no roteiro e, em seguida, aconselha sobre as próximas etapas.
Esses agentes formam aproximadamente uma pequena equipe de desenvolvimento, mas não se comunicam por meio de APIs ou mensagens. Tudo é colocado no sistema de arquivos do painel da agência. O estrategista escreve uma observação; os sinais vitais são transformados em proposições e, depois da revisão humana, essas proposições tornam-se uma decisão aprovada. As decisões serão então implementadas na próxima vez que o Builder for executado.
É um processo auditável e assíncrono, portanto meu sistema não sobrecarrega as necessidades de memória compartilhada. E como tenho que confirmar todas as alterações, o potencial de dano é um único compromisso para desfazer, em vez das muitas alterações que o fluxo de trabalho normal do Agente de Código de Claude permite.
Duas coisas me impressionaram. A quantidade de trabalho a ser combinada à medida que cada mudança de código foi planejada e decidida antecipadamente. E que toda falha do sistema era culpa do sistema, não dos agentes.
Estou usando uma GPU de 24 GB em vez de pagar pelo Claude ou Codex e o Qwen 3.6 tem um desempenho melhor do que eu esperava
LLMs locais são bons o suficiente para muitas tarefas
Os agentes nem sempre acertavam as coisas
Mas depois de alguns ajustes eles funcionaram como esperado
Um LLM é tão bom quanto as ferramentas disponíveis, e este projeto me deu muitas evidências para apoiá-lo. Cada modo de falha parecia bem-sucedido de onde eu estava e, sem os arquivos de tags para detalhar, eu não saberia.
O painel se encheu de observações e sugestões, e eu aprovei aquelas que queria implementar. Ou pensei que sim, mas depois de alguns dias percebi que nada estava sendo construído. O problema foi uma configuração incorretaem que a ferramenta retornava as decisões ao agente somente leitura que levantou o problema, e não à pessoa do Construtor que um novo código poderia ser criado.
A lógica push do repositório da agência original foi projetada como scripts de shell que falharam silenciosamente em meu sistema Windows. A configuração de fuso horário foi ignorada. Os commits secos foram acionados como commits reais porque a lógica foi descartada e as ferramentas necessárias eram diferentes no WSL em comparação com o Git Bash. Eu poderia ter corrigido os problemas individuais, mas em vez disso reescrevi as coisas no executor multiplataforma.
Feito isso, criei grupos de agências em mais dois repositórios e os deixei funcionar por alguns dias. Um dos grupos parou de funcionar após o primeiro envio, mas o painel permaneceu verde e o script de envio continuou em execução. E a culpa foi do script: ele processou os grupos sequencialmente, e o último grupo tentou rodar após a janela de 15 minutos que o script permitia. Uma boa lição sobre agendamento de problemas em código e que não esquecerei tão cedo.
Meu prompt favorito de Claude é “escreva-me um prompt melhor” – e isso me economiza horas todas as semanas
O fluxo de trabalho simples me economiza horas por semana
Ver todas as decisões tomadas pelos meus agentes me dá uma nova compreensão do que está acontecendo
Uma das coisas que não gosto na codificação de agente é que muitas vezes o modo de falha é o silêncio. Pode ser um grupo que não consegue ler os dados necessários, ou uma proposta que foi aprovada, mas não confirmada, ou um servidor que se desconecta quando a janela do terminal em que está sendo executado é fechada acidentalmente. O trabalho da agência e o autoaperfeiçoamento me mostram o que está acontecendo, ao mesmo tempo que adicionam um nível importante de credibilidade às alças do agente. E mesmo quando o painel falhou, ainda pude ver o que estava acontecendo porque todos os dados estavam nos arquivos de tags.
