Agentic engineering: desenvolver com agentes de IA sem perder o controle do trabalho

O que é agentic engineering?

Um agente de programação é mais do que um chat que sugere trechos de código. Ele trabalha direto na pasta do seu projeto: lê arquivos, busca no código, executa testes, altera vários arquivos e confere o resultado por conta própria. Agentic coding descreve o que o agente faz. Agentic engineering descreve a disciplina em volta: como você escreve as tarefas, torna os resultados verificáveis e mantém a responsabilidade.

O termo tem um padrinho conhecido. Em fevereiro de 2025, Andrej Karpathy, cofundador da OpenAI, cunhou “vibe coding” para um jeito de programar em que você se entrega totalmente às vibes e esquece que o código existe. O dicionário Collins o escolheu como palavra do ano de 2025. Um ano depois, em fevereiro de 2026, Karpathy chamou “agentic engineering” de seu termo preferido para a versão profissional: agentic, porque na maior parte do tempo você não escreve mais o código, e sim conduz e supervisiona agentes; engineering, porque isso exige habilidade e experiência.

Agentic engineering vs. vibe coding: a diferença

Os dois usam as mesmas ferramentas. A diferença está em quanto você define antes e com que cuidado confere depois.

Vibe coding não é um erro; é uma ferramenta para o momento certo. Muitos vibe coders passam para o engineering no momento em que o experimento vira algo que outras pessoas usam.

Você conduz: tarefa, revisão, decisão

Com agentic engineering, seu trabalho muda. Você digita menos código e faz três coisas com mais cuidado:

• Tarefa: Você descreve o que deve ser construído e como saber quando está pronto. Quanto mais precisa a tarefa, menos rodadas de correção.
• Revisão: Você lê o diff, olha os resultados dos testes e experimenta o resultado. Um agente para quando o trabalho parece pronto; só a revisão mostra se está.
• Decisão: Merge ou retrabalho, próxima tarefa ou mudança de rumo. Essas decisões continuam com você.

Atritos típicos de quem trabalha todo dia com agentes de programação

Se você trabalha diariamente com agentes, conhece estes pontos:

• Pendências somem no histórico do chat. No fim de uma sessão, sobram três coisas. Alguns dias depois, elas estão enterradas sob novas mensagens ou foram fechadas junto com a sessão.
• Tarefas para você se escondem em respostas longas. O agente precisa de uma chave de API, de um registro DNS ou de uma aprovação na App Store e menciona isso no quarto parágrafo do resumo.
• Várias sessões, vários projetos. Uma janela cuida da página do curso, outra de uma correção de bug, uma terceira de uma pesquisa. Só você sabe qual estado está onde.
• Janelas de contexto cheias. Sessões longas pioram os agentes; por isso a Anthropic recomenda recomeçar com /clear entre tarefas sem relação. O que não está em um arquivo some para o agente.

Os remédios têm algo em comum: o estado do trabalho fica em arquivos, não no chat.

Na prática: fluxos com o Claude Code que se sustentam

Tarefas como arquivos em vez de histórico de chat

Crie cada tarefa como um arquivo que o agente pode ler e alterar: com título, status, responsável e histórico. Assim, toda nova sessão começa com “Trabalhe nas suas tarefas abertas”, e o agente encontra tudo de que precisa, mesmo depois de /clear ou em outra ferramenta. No fim de uma sessão, o pedido é: “Crie tarefas para as pendências.”

Especificações com critérios de aceitação

Para tudo o que for maior que uma linha, você escreve uma especificação: objetivo, requisitos e critérios de aceitação que você pode marcar. Nas boas práticas do Claude Code, a Anthropic recomenda, para funcionalidades maiores, deixar o agente fazer perguntas e escrever primeiro uma especificação, e então começar a implementação em uma sessão nova. Boas especificações citam os arquivos envolvidos, dizem o que fica de fora e terminam com uma verificação que mostra que tudo funciona.

Defina o grau de autonomia: executar, rascunho, perguntar

Nem toda tarefa tolera a mesma liberdade. Atualizar uma dependência, o agente pode simplesmente fazer. O texto da página inicial, ele deve preparar como rascunho para você aprovar. Antes de uma migração de banco de dados, ele deve perguntar. Decida isso por tarefa, não uma vez para tudo.

Devoluções em vez de resumos

Quando o agente termina, ele não deve só responder; deve devolver a tarefa: para avaliação, com uma nota sobre o que fez e onde está o resultado, ou com uma pergunta se faltar algo. O que só você pode fazer, ele cria como tarefa separada para você.

Revisão com evidências

Peça evidências em vez de afirmações: a saída dos testes, o comando executado, uma captura de tela. Dê ao agente algo que ele possa conferir sozinho, como testes ou um build. Para mudanças maiores, o modo de planejamento do Claude Code (Shift+Tab) ajuda: o agente lê e planeja antes de alterar qualquer coisa. E um segundo olhar em um contexto novo, por exemplo de um subagente, encontra lacunas que o agente não vê no próprio código. Tarefas de código ele faz no próprio branch; você decide sobre o merge.

AGENTS.md e CLAUDE.md: o manual do seu agente

Toda sessão começa sem memória da anterior. Por isso, o que o agente precisa saber sobre o seu projeto vai para um arquivo que ele lê no início. O AGENTS.md é um formato aberto para isso, uma espécie de README para agentes, hoje mantido pela Agentic AI Foundation, sob a Linux Foundation. Codex, Cursor e muitas outras ferramentas o leem. O Claude Code lê o CLAUDE.md e recorre ao AGENTS.md quando não há CLAUDE.md; com @AGENTS.md, você inclui um no outro. O Gemini CLI lê o GEMINI.md; o nome do arquivo pode ser alterado.

# AGENTS.md

## Comandos
- Testes: npm test
- Antes de terminar: npm run lint && npm run typecheck

## Regras
- Trabalhe no seu próprio branch, nunca no main.
- Nada de push nem deploy sem aprovação.
- Novas dependências só depois de perguntar.

## Tarefas
As tarefas ficam no TandemLoop, vinculado como ./tandemloop.
Leia primeiro ./tandemloop/AGENTS.md. O que só eu posso fazer
(acessos, aprovações, decisões), crie lá como tarefa para mim.

Mantenha o arquivo curto. Para o CLAUDE.md, a Anthropic recomenda menos de 200 linhas e só o que o agente não consegue ler no próprio código. Se ele repete um erro, a regra vai para o arquivo; se ele já segue uma regra há muito tempo, você pode tirá-la.

Ferramentas: Claude Code, Codex, Cursor, Gemini CLI

A ferramenta que você escolhe importa menos do que a forma como você trabalha. Se instruções, especificações e tarefas ficam em arquivos, você pode trocar de agente, e o novo continua do mesmo ponto.

Como o TandemLoop apoia o agentic engineering

O TandemLoop é um app de tarefas para Mac, iPad e iPhone em que você e seu agente compartilham as mesmas tarefas. Elas ficam como arquivos de texto no seu iCloud Drive; seu agente as lê e escreve diretamente e segue um manual que o TandemLoop fornece. Não é preciso plug-in nem API.

Vários agentes e sessões leem a mesma pasta e veem o mesmo estado. Só um deve escrever por vez; caso contrário, a sincronização pelo iCloud pode criar cópias em conflito. A página Um app de tarefas para trabalhar com agentes de IA mostra o fluxo completo; o guia Claude Code e Obsidian descreve como fica a mesma configuração em um vault do Obsidian.

Além do código, o TandemLoop é um app de tarefas completo, com Caixa de Entrada, projetos, vencimentos e visualizações personalizadas. Se você segue o método GTD, deixe o agente pré-organizar a Caixa de Entrada e preparar a revisão semanal.