Time de agentes de IA na prática: o que aprendemos construindo um app ao vivo com o Claude

Fala, comunidade tech!

Na quinta-feira, 17/09, eu recebi o Osvaldo, CTO da DIO, na Imersão em Vibe Coding e Agentes de IA com Claude. A ideia era sair do prompt solto e mostrar como funciona um time de agentes trabalhando junto num projeto de verdade. Enquanto a gente conversava, os agentes do Osvaldo estavam construindo um app do zero, e no fim da live já tinha funcionalidade rodando.

Separei aqui os principais aprendizados, para quem estava ao vivo revisar e para quem perdeu não ficar de fora.

Agentes que já estão funcionando dentro da DIO

Antes de colocar a mão na massa, o Osvaldo mostrou dois agentes que já rodam na plataforma.

A Dra. Kira navega pela internet atrás de novidades sobre modelos e ferramentas de IA e escreve artigos sozinha, de forma autônoma. Ela ainda conversa com os outros agentes do nosso time.

O AI Job Hunter busca vagas para o seu perfil e compara o seu currículo com cada uma delas. Um detalhe que eu gosto muito: ele separa o que é habilidade obrigatória do que é diferencial. Se aparecer alguma coisa que você sabe fazer, mas não colocou no currículo, é só atualizar e pedir uma nova análise.

Um agente faz uma tarefa. Um time de agentes cuida de um processo.

A primeira pergunta da noite foi a diferença entre ter um agente e ter um time de agentes. A resposta do Osvaldo: quando o trabalho é complexo, você divide em etapas, do mesmo jeito que uma empresa divide entre pessoas.

Desenvolver software é o exemplo clássico, com especificação, desenvolvimento, teste e deploy. No projeto que ele mostrou, cada etapa tinha um agente responsável. O Scribe escrevia a especificação, dois agentes cuidavam do desenvolvimento (um focado em dados e outro em interface), o Sentinel testava e o Pilot cuidava do deploy.

E por que não colocar um agente só para fazer tudo? Porque uma missão grande demais aumenta a chance de erro e o custo. Quando dá problema, você nem sabe onde procurar. Com o trabalho dividido, fica mais fácil testar, achar o gargalo e melhorar cada parte.

O modelo não lembra de nada. Quem lembra é a aplicação.

Para mim, esse foi o ponto mais importante da live. O modelo de IA é matemático e probabilístico. Ele recebe uma entrada e devolve a resposta mais provável, sem memória e sem conhecer o seu projeto.

Quem dá memória e contexto é a aplicação em volta do modelo. Quando você usa o ChatGPT ou o Claude no navegador, está usando uma aplicação que roda um modelo por trás. No time de agentes do Osvaldo, esse papel era do Claude Code, com uma interface chamada Agent Board para acompanhar o trabalho.

Cada agente do Agent Board é configurado com:

• o modelo que ele usa (a maioria rodava com o Sonnet, e etapas que pedem raciocínio mais profundo podem usar o Opus);

• o system prompt, que define quem ele é e como trabalha;

• as ferramentas liberadas, como ler e escrever arquivos, rodar comandos no terminal ou pesquisar na web.

Aqui vai um alerta que a gente reforçou na live: cuidado com o que você libera. Um agente com acesso ao terminal pode executar qualquer script. Nunca entregue senha ou chave de acesso para um agente.

Como os agentes passam o trabalho de um para o outro

Quando uma etapa termina, o agente precisa entregar a tarefa para o próximo. Isso se chama handoff, igual a passagem de bola no futebol americano. Existem dois jeitos de organizar isso:

• Orquestrado: um agente líder conhece o processo, delega para os subagentes, avalia o que voltou e pede para refazer quando precisa.

• Coreografado: não existe agente central. O processo é bem definido e cada agente sabe a hora de entrar.

E tem o humano no loop. Durante a live, os agentes do Osvaldo pararam algumas vezes pedindo uma decisão dele. Isso é normal. Num projeto de verdade, você quer acompanhar o que está passando de um agente para o outro.

O passo a passo que o Osvaldo usou para construir o app

O projeto da noite foi o Vitrine Dev, um app para organizar e apresentar seus projetos, do jeito que daria para mandar o link numa entrevista junto com o currículo. O caminho foi este:

1. Protótipo primeiro. Ele descreveu o app no Claude Design, que gerou paleta de cores, tipografia, estados dos botões e as telas principais.

2. Repositório com contexto. Exportou o protótipo para uma pasta com o arquivo design.md e criou o CLAUDE.md, que o Claude Code lê em toda sessão. Ali ficam os comandos, o mapa de pastas e as regras do projeto, apontando para outros arquivos para manter tudo enxuto.

3. User stories com critérios de aceite. São eles que dizem ao agente quando o trabalho está pronto.

4. Time de agentes rodando. Com o Agent Board conectado ao Claude Code, cada história passou pela especificação, pelo desenvolvimento e pelo teste.

Durante a live, saíram a listagem de projetos, o cadastro com edição e exclusão, a busca e os filtros por tecnologia. E a tela ficou igual ao protótipo.

Seu primeiro agente, mesmo sem saber programa

Tinha muita gente de fora da tecnologia na live: psicologia, jurídico, marketing, vendas, educação. O Osvaldo deixou um caminho simples para começar:

1. Escolha uma tarefa chata que você repete todo dia.

2. Conecte o ChatGPT ou o Claude ao seu navegador e faça essa tarefa conversando com ele, passo a passo.

3. No final, peça para ele transformar o que vocês fizeram numa instrução em Markdown.

4. Peça para transformar essa instrução em um agente e para agendar a execução.

Vale lembrar a diferença entre agente e automação. A automação segue um passo a passo fixo e quebra quando algo muda no caminho. O agente recebe um objetivo e decide a melhor forma de chegar lá.

Do experimento para a produção

Rodar o Claude Code na sua máquina é ótimo para desenvolver e testar. Um produto no ar pede outra estrutura. O Osvaldo contou que o AI Job Hunter, por exemplo, é um sistema agêntico conectado direto à API do modelo, e isso muda a conta: o consumo de API é cobrado, então vale planejar antes.

Para quem quer vender agentes para clientes, também entra uma camada de aplicação por cima para controlar quem acessa o quê. A recomendação do Osvaldo é separar os ambientes por cliente, porque cada empresa usa ferramentas diferentes e nenhuma quer os dados misturados com os de outra.

Onde continuar estudando

Tudo o que apareceu na live tem conteúdo na aba de Mentorias da plataforma:

• a mentoria do Agent Board, com quase três horas de construção dos agentes do zero, prompts incluídos;

• a mentoria do Mandaí, um app de delivery desenvolvido do zero;

• conteúdos de Claude Code, Codex e Lovable;

• a mentoria do Venilton sobre agentes de IA rodando 100% local, sem custo de API.

Para quem está começando do zero, a indicação que eu mais faço é o bootcamp Primeiros Passos com Inteligência Artificial, feito com a Lupo. Ele foi pensado para qualquer área.

Para ter acesso a tudo isso

As mentorias que citei aqui ficam na área de assinantes. Com a Ultra Black Friday Antecipada da DIO, você garante acesso para sempre ao DIO PRO e ao DIO Global, além de 10.000 créditos do AI Job Hunter para analisar vagas e medir a força do seu currículo para cada uma. As atualizações de conteúdo estão incluídas, então o que sair de novo sobre agentes também entra no seu acesso.