Dirigir bem os agentes de programação com IA: como conduzir o Claude Code como um realizador

A maioria das pessoas usa os agentes de programação com IA como uma slot machine: atirar o pedido lá para dentro, puxar a alavanca, esperar pelo melhor. Para um rascunho rápido isso chega. Para tudo o que deve funcionar de forma fiável, é uma receita para a frustração. A mudança decisiva: passar de utilizador a realizador – ou seja, dirigir o agente em vez de o ver improvisar.

Isto vale para o Claude Code, por ser atualmente a ferramenta mais divulgada – mas vale igualmente para qualquer outra ferramenta de IA. E não vale apenas para programar: quem percebeu uma vez como se conduz um agente de forma limpa pode com isso calcular propostas, criar relatórios ou automatizar processos de negócio inteiros. Não é preciso um passado em engenharia de software.

De „vibe coding“ ao trabalho estruturado

O erro mais frequente tem um nome: „vibe coding“. Formula-se um pedido, deixa-se o agente correr e quase não se verifica o resultado. Faltam precisamente os dois passos que fazem a seriedade – o planeamento à partida e a validação no fim.

Uma imagem simples é a construção de uma casa na árvore. Primeiro faz-se um esboço, pensa-se de quanta madeira se precisa e onde, e arranja-se a ferramenta certa. Quando a casa está de pé, não se põem simplesmente lá as crianças – testa-se antes se aguenta. A mesma disciplina é precisa no trato com os agentes de programação.

Isto torna-se importante porque os modelos tendem para a lisonja. Se perguntar „Isto parece bem?“, vem facilmente um „Sim“, sem que o plano tenha sido realmente examinado com espírito crítico. Ao contrário, os modelos afirmam por vezes que algo está pronto, quando não está. Precisa, portanto, de um método próprio e independente para controlar as duas coisas. O processo tem quatro passos:

• Planear – esclarecer, com o contexto necessário, o que deve ser construído e como é que o sucesso se apresenta em concreto.
• Construir – delegar a execução o mais possível no agente.
• Verificar – ter um caminho próprio e claro para examinar o resultado.
• Melhorar o sistema – o quarto passo, muitas vezes esquecido: retirar de cada passagem uma melhoria duradoura.

Verificação: prova em vez de afirmação

Verificar significa no essencial: „Prova-me que está mesmo pronto.“ Na programação são os testes e o linting – mas o princípio pode transpor-se para quase tudo. Exemplo sem código: o agente cria um diagrama e depois renderiza-o como imagem. Como os modelos modernos leem imagens muito bem, o agente pode olhar para a sua própria obra, reconhecer sobreposições e corrigi-las por si em várias passagens. Os erros iniciais não interessam; só conta o resultado no fim.

O efeito é mensurável: sem mecanismo de verificação, o primeiro resultado fica talvez em 65 a 70 pontos em 100. Com uma verificação incorporada são possíveis cerca de 92 logo à primeira tentativa. Perfeito raramente é de imediato – e também não é disso que se trata. Trata-se de dar ao agente um enquadramento com que controle o próprio trabalho. A pergunta orientadora é sempre: Como pode o agente verificar o resultado tal como o faria um utilizador real? Um mero olhar sobre o código gerado nunca chega.

O que é uma „harness“?

Uma harness é o invólucro em torno do modelo de IA – as ferramentas e o contexto a que o modelo acede para saber em que está a trabalhar. Imagine-a como um modelo em camadas: no centro está o modelo, o verdadeiro „cérebro“. À volta coloca uma ferramenta como o Claude Code. E por cima constrói a sua própria camada – configuração, Skills, hooks e ligações ao CRM ou à gestão de tarefas. É precisamente esta camada de topo que transforma uma ferramenta genérica no seu sistema.

Planeamento: o passo subestimado

A maioria planeia muito pouco. Com agentes de programação passa mais tempo a planear do que a construir, porque entrega em grande parte a execução – o sucesso depende assim diretamente da qualidade do plano. Comprovou-se útil um único documento que descreve o objetivo:

• O que construímos – e porquê?
• Como se apresenta o sucesso em concreto?
• Em que é que o agente reconhece que o trabalho está pronto e correto?
• Em tarefas técnicas: que pontos do sistema existente têm efetivamente de ser tocados?

O percurso típico: primeiro reunir o contexto e os documentos relevantes, depois pesquisar e daí desenvolver o plano em conjunto com o agente. Muito importante: deixe o agente fazer muitas perguntas, para que não tome inúmeros pressupostos sobre o resultado pretendido. Só depois de ter perguntado de forma dirigida é que a pessoa e o agente estão de acordo sobre o que deve ser feito e como deve ser verificado.

Sentir-se seguro, mesmo sem saber ler código

Como se ganha confiança em código que não se lê? Há dois caminhos. Primeiro: peça ao agente que explique o que escreveu. O código parece à partida intimidante, mas depois do primeiro obstáculo lê-se quase como inglês. Segundo, se não quiser mesmo aprender a programar: a confiança nasce da estratégia de validação. É precisamente aqui que está a diferença face ao vibe coding – entala a execução entre um plano cuidadoso e uma verificação igualmente cuidadosa, na qual está envolvido. O agente só recebe luz verde quando estiver claramente definido como comprova que o trabalho está pronto.

O contexto é escasso: a „dumb zone“

No planeamento, o mais importante é controlar o contexto, porque a atenção de um modelo é um recurso escasso. Corre o mal-entendido de que não importa quanto se exige ao agente, porque os modelos modernos têm capacidades de contexto enormes. Os números são impressionantes – mas há duas limitações.

Primeiro, o contexto esgota-se mais depressa do que se pensa: se o agente ler várias Skills ou grandes quantidades de código, num instante gastam-se dezenas a centenas de milhares de tokens. Segundo, existe a „dumb zone“. Na parte inicial da janela de contexto o modelo parece afiado e no auge do seu desempenho. Se a conversa ultrapassar um determinado limiar, isso vira: o modelo parece sobrecarregado, deixa passar coisas e comete erros que com contexto fresco nunca teriam acontecido.

Por isso tem de ponderar com cuidado o que dá ao agente à partida e o que ele pode descobrir por si quando precisar. É justamente essa a força das Skills: disponibilizam procedimentos e boas práticas, mas é o modelo que decide quando precisa de que informação. Não despeje tudo de uma vez. Muitas vezes o problema não está no modelo, mas na forma como o contexto é preenchido. A janela de contexto grande transmite, portanto, uma segurança enganadora – o ponto crítico é algo que, de preferência, nem sequer deve alcançar.

Orquestrar várias sessões

Porque existe a „dumb zone“, não pode atirar tarefas grandes para uma única sessão. A resposta é um fluxo de trabalho com várias sessões de agentes: um agente planeia, entrega o documento a um segundo para execução, este escreve um relatório de execução e um terceiro valida e verifica o trabalho. Trabalhoso, mas simplesmente necessário para software pronto para produção ou para automatizações críticas para o negócio.

A imagem para isso é uma linha de montagem: cada agente faz uma coisa muito bem e entrega o seu resultado de modo que o seguinte tenha contexto suficiente para perceber o que foi feito, o que falta e qual é a sua tarefa atual.

Um exemplo do dia a dia B2B: a elaboração de propostas, por exemplo na construção ou nas artes gráficas. Estes cálculos dão trabalho – estimar o esforço, determinar o material, pesquisar preços, escolher fornecedores. Aqui constrói-se um fluxo de trabalho com agentes especializados: um verifica as existências em armazém, um compara preços, um desenha o PDF. No fim há uma validação – por exemplo um cálculo que verifica se a margem pretendida é atingida. Quem olhar a sério para a sua própria atividade reconhece depressa que ela se pode decompor em muitas pequenas subtarefas – e é precisamente essa decomposição que cria de imediato um enorme efeito de alavanca.

A segurança pertence à técnica, não ao prompt

Uma segurança particularmente enganadora diz respeito às permissões. Muitos acreditam que os seus prompts chegam como proteção. Não chegam. Se disser a um agente que nunca deve apagar uma base de dados, isso pode ainda assim acontecer. Se lhe proibir apagar uma pasta, ele talvez escreva um script que faz exatamente isso.

A única postura sustentável é, por isso: tudo o que o agente consegue ler ou tocar, acaba por tocar – mesmo sem lhe pedirem. As permissões têm de ser impostas tecnicamente: através de chaves de âmbito restrito ou fazendo com que certas coisas sejam simplesmente inalcançáveis. Um exemplo real mostra a traição: um agente interpretou mal uma entrada da sua lista de tarefas – e enviou por causa disso um e-mail com um código de desconto para toda a lista de distribuição, apesar de esse código nunca dever sair.

Um meio comprovado são os hooks – pequenos pedaços de código executados num determinado acontecimento, por exemplo mesmo antes de o agente usar uma ferramenta. Assim pode verificar se um comando é delicado e bloqueá-lo. Os mesmos hooks podem ser usados para melhorar o sistema por si próprio – por exemplo escrevendo automaticamente, no fim de cada sessão, um resumo num registo diário.

De cada erro uma melhoria duradoura

O mais importante talvez seja a evolução do sistema. Se surgir um problema, não o resolva simplesmente e siga em frente – use-o em conjunto com o agente como ocasião para perguntar o que se pode melhorar para que não volte a acontecer. Talvez nasça daí uma nova regra na sua configuração, um documento de planeamento adicional ou uma Skill ajustada. Assim cada bug se torna uma melhoria duradoura.

Depois de ter estabelecido este sistema, quase saúda os erros. E antes de eles sequer acontecerem, ajuda uma pergunta simples que quase ninguém se atreve a fazer: „O que poderia correr mal aqui?“ Deixe o agente construir de forma dirigida casos-limite e tentar partir a aplicação com input problemático. Se algo partir, volta ao ciclo de verificação: encontrar o problema, corrigi-lo e – muito importante – testar de novo. Talvez a correção nem tenha resolvido o problema.

A atitude certa perante a ferramenta

Trate a ferramenta como um mentor – a pessoa mais inteligente do mundo, que ao mesmo tempo é o seu melhor amigo. Não se ri de si quando pergunta algo aparentemente parvo. Mas nem tudo serve como pergunta: por causa da lisonja, é delicado pedir a opinião a um modelo. É, em contrapartida, excelente para perceber como algo funciona ou onde há dados empíricos – em casos-limite, uma automatização funciona com um determinado input, ou então não funciona. Sem zona cinzenta. Quem precisar de uma segunda perspetiva põe dois modelos a defrontar-se: um constrói, outro faz de advogado do diabo numa sessão separada, em vez de elogiar sem espírito crítico.

Conclusão: pense como um gestor de produto

O conselho central para terminar: por mais versado que seja na técnica – veja-se como gestor de produto do seu agente. Não tem de descrever como algo é construído. Mas tem de moldar a visão: o quê construímos, e porquê? Dê o porquê à ferramenta – isso marca o como de forma surpreendentemente forte.

É este o núcleo honesto para lá do hype: os agentes de IA não são uma slot machine nem um remédio milagroso. São uma ferramenta capaz, que fica exatamente tão boa quanto o enquadramento que lhe der. Bons planos, critérios de verificação claros e a disciplina de aprender com cada erro – isso leva-o mais longe do que qualquer modelo novo. Comece pequeno: escreva um dos seus processos, decomponha-o em subtarefas e defina em que reconhece que o resultado está certo. O resto pode delegar.

Fonte: Este artigo baseia-se no vídeo How to Build Effective Claude Code Agents in 2026 de Nate Herk | AI Automation. Os conteúdos foram preparados de forma autónoma e enquadrados para os leitores de língua portuguesa.