1. Por que falar de AI Agents?
Nos últimos meses, ferramentas de desenvolvimento baseadas em large language models deixaram de ser simples autocompletes para se tornarem agentes autônomos — sistemas capazes de:
- Perceber o ambiente (buffers de código, logs, instruções do usuário)
- Raciocinar sobre metas e restrições
- Agir usando ferramentas externas (CLI, Git, Docker, test runners, pull-requests)
Esse ciclo “sensor → pensar → agir”, abordado mais profundamente neste artigo, é o que diferencia um agente de IA de um chatbot comum.
2. Estrutura mínima de um agente de IA
3. Demonstração — OpenAI Codex CLI no Terminal vs GitHub Copilot Agent Mode no VS Code
4. IDE ou Terminal? Quando usar cada agente
5. Principais ganhos para Engenheiro de Software DevOps & SRE
- Velocidade — tarefas que levavam minutos agora tomam segundos.
- Padronização — scripts gerados respeitam lint e melhores práticas.
- Menos contexto-switch — tudo acontece dentro do fluxo já conhecido (VS Code ou shell).
- Observabilidade — agentes podem injetar métricas e logs automaticamente.
6. Próximos passos
- Experimente rodar Codex CLI numa pipeline GitHub Actions -> https://github.com/openai/codex
- Ative Copilot Agent Mode (preview) e teste em um projeto real -> https://code.visualstudio.com/docs/copilot/chat/chat-agent-mode
- Combine agentes: use Codex para gerar Dockerfiles e Copilot para revisar segurança.
Repositório do laboratório usado na na gravação da demonstração
https://github.com/toolbox-playground/hello-world-com-docker-languages
7. Conclusão
Agentes de IA já saíram do hype e entregam produtividade no dia a dia de quem escreve código e gerencia infraestrutura.
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