A nova livro de jogadas da Anthropic para desenvolvimento de software nativo em IA descreve um quadro de seis etapas para agentes de codificação, mas para de abordar um aspecto crucial do processo: a infraestrutura que o suporta. O livro de jogadas, que compromete um artefato em cada etapa, deixa de fora o detalhe de o que o código do agente executa quando verifica a si mesmo, uma lacuna que pode fazer ou quebrar a eficácia de todo o processo.

O quadro tem seis etapas: planejamento, design, construção, implantação e duas etapas que envolvem o agente verificando seu próprio trabalho. Cada etapa produz um artefato que a próxima etapa pode ler, desde um arquivo intent.md até um arquivo REVIEW.md. No entanto, o livro de jogadas não especifica o que o código do agente deve executar quando verifica a si mesmo, um detalhe crítico que pode afetar a precisão dos resultados.

Essa omissão não é um erro no livro de jogadas, mas sim um reflexo do fato de que a infraestrutura de cada organização é única. Embora a Anthropic possa fornecer orientação sobre como estruturar o processo de desenvolvimento, não pode ditar como a infraestrutura subjacente deve ser. Isso é decidido por cada organização.

Uma empresa que está abordando esse desafio é a Metalbear, que oferece uma plataforma de desenvolvimento Kubernetes chamada mirrord. O mirrord permite que desenvolvedores e agentes de codificação em IA testem código em um ambiente de produção semelhante antes de implantá-lo, proxyando tráfego, variáveis de ambiente e arquivos para e de um cluster de estágio compartilhado. Essa abordagem permite que as organizações criem um ambiente de teste mais preciso e confiável, o que é essencial para tornar o desenvolvimento nativo em IA funcionar.

O mirrord já está sendo usado por empresas como monday.com, National Australia Bank e SurveyMonkey para iterar e enviar mais rápido, enquanto gasta menos em infraestrutura de ambiente de desenvolvimento. Ao fornecer um ambiente de teste mais realista, o mirrord ajuda a abordar o desafio de infraestrutura no desenvolvimento nativo em IA e permite que as organizações obtenham o máximo proveito de seus agentes de codificação.

Dieser Artikel wurde mit Unterstützung von KI verfasst.
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