Como sair do prompt e montar o seu time de agentes de IA com Claude Code

Fala, comunidade tech!

Na terça, 06/10, eu e o Oswaldo apresentamos ao vivo o projeto exclusivo do time multiagentes de IA com Claude Code. Logo no começo, uma pessoa contou no chat que assina o Claude Pro e nunca conseguiu criar um agente. Muita gente está nesse ponto, e foi daí que a conversa partiu.

Quando cada prompt vira uma aposta

O uso mais comum da IA ainda é abrir um chat e pedir algo como "crie um sistema de CRM sem erros". A resposta até parece um CRM, mas a IA preencheu sozinha tudo o que você não disse. Você copia, cola, revisa, corrige e pede de novo. Nesse ciclo, a IA sempre depende de você para dar o próximo passo, e você vira o gargalo do processo.

Eu brinco que muita gente está promptando como quem faz aposta, porque cada prompt é uma surpresa e nem você sabe o que vai voltar. Trocar de modelo não resolve. Se eu coloco o modelo mais avançado na mão de quem não tem técnica, essa pessoa só vai gastar tokens mais rápido. Quem limita a IA é quem está operando.

As quatro engenharias

Na live, o Oswaldo organizou o caminho em quatro engenharias, uma sobre a outra.

A primeira é a engenharia de prompt. Um bom prompt define um papel, dá instruções claras e em sequência, traz exemplos do que é uma boa resposta e do que não é e coloca limites, as regras que a IA nunca pode quebrar. É a base, e todo mundo que trabalha com IA precisa dominar. Mas é só o começo.

A segunda é a engenharia de contexto. O modelo não guarda estado: ele sabe o que é um CRM em geral, mas não conhece o CRM que você quer construir. No contexto entram a linguagem, o framework, as convenções de código e as funcionalidades, com telas, botões e o que acontece em cada clique. Como disse o Oswaldo, o contexto é onde você decide, e o que você não decide o modelo decide por você. E jogar qualquer informação no contexto, sem selecionar, também não resolve. Vale escolher só o que importa para o projeto.

A terceira é a engenharia de harness. O harness é o software em volta do modelo, como o Claude Code, o Codex ou o OpenCode, que é open source. Ele dá ao modelo ferramentas, memória e a capacidade de rodar o código que escreveu, ler o erro, corrigir e rodar de novo até funcionar. Num projeto que gravei numa mentoria da DIO, tenho agentes no Claude Code e agentes no Codex trabalhando no mesmo sistema e abrindo tickets um para o outro.

A quarta é a engenharia de loop, em que você desenha o fluxo de trabalho, etapa por etapa. A IA quebra uma missão grande em tarefas menores, num plano, e um agente que conhece o time inteiro distribui essas tarefas entre subagentes. Cada subagente pode usar um modelo diferente, de acordo com a tarefa, e isso também ajuda a controlar o gasto de tokens. No meio do fluxo ficam os pontos de checagem humana: alguém de negócio valida a especificação, e alguém de arquitetura valida a arquitetura. Com o loop e o harness, o processo fica bem mais previsível.

De quem pede para quem comanda

Com as quatro engenharias, você define o objetivo, dá o contexto e monta o time. Daí em diante, o time planeja, desenvolve, testa e revisa, com agentes trabalhando em paralelo. Você investe tempo no começo para montar essa estrutura e passa a atuar como arquiteto do processo.

O resultado também não sai perfeito de primeira. Uma prática que o Oswaldo recomendou: no fim de cada ciclo, peça para os agentes listarem o que descobriram e os problemas que encontraram, e use isso para melhorar o processo no ciclo seguinte.

E isso vale para além do software. Eu tenho times de agentes para processos que não envolvem código, e a DIO já tem projeto com IA para o atendimento de vendas, com um copiloto que sugere ao vendedor como responder às objeções do cliente.

O que vem no projeto

O projeto exclusivo traz a ferramenta que eu uso no dia a dia: um front-end para organizar times de agentes. Ele está ligado ao Claude Code, e você pode adaptar para o Codex, o Antigravity ou o modelo que já usa, inclusive um gratuito. A ferramenta já vem com agentes configurados, divididos entre agentes de comando, de inteligência e operadores. Na parte de QA, por exemplo, tem agentes separados para testes unitários, performance e acessibilidade.

Para cada agente, você configura o modelo, as permissões, as diretrizes e os conjuntos de regras, como TDD e testes de contrato. Também dá para chamar um agente sozinho, numa conversa, para tirar uma dúvida ou revisar uma parte do processo sem acionar o time inteiro e sem queimar tokens à toa.

A ferramenta é o ponto de partida. O que você leva para a carreira é saber operar as quatro engenharias, em qualquer ferramenta, e ter um projeto com agentes de IA para mostrar em entrevista e no portfólio.

Como é a construção

O projeto é construído ao vivo em três encontros, sempre às 19h. Na sessão exclusiva para assinantes de 07/10, o time é montado do zero e cada pessoa cria o seu primeiro agente. Na Imersão em orquestração de Agentes de IA com Claude Code, de 08/10, aberta para toda a comunidade, o time sai do problema e chega ao produto. Na sessão exclusiva de 14/10, eu e o Warte recriamos o Tinder do zero até o MVP com o time multiagentes de IA, num app de networking baseado no LinkedIn.

As sessões exclusivas ficam gravadas na aba de Mentorias da DIO, com certificado, para você assistir quantas vezes quiser.

Para acompanhar o projeto

O projeto é exclusivo para quem é DIO PRO. Se você ainda não é, a DIO liberou bolsas de estudo do DIO PRO Vitalício, patrocinadas por grandes empresas parceiras da DIO. Com a bolsa de estudo do DIO PRO Vitalício, você tem:

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E você, qual seria o primeiro agente do seu time? Me conta nos comentários.