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A Amazon Web Services (AWS) anunciou nesta terça-feira três novos agentes de inteligência artificial, que a empresa denomina ‘agentes de fronteira’. Entre eles, um foi projetado para aprender as preferências de trabalho do usuário e, em seguida, operar de forma independente por vários dias.
Cada um desses agentes é especializado em funções distintas, como a escrita de código, a execução de processos de segurança (incluindo revisões de código) e a automação de tarefas de DevOps, como a prevenção de incidentes durante a implementação de novas funcionalidades. Versões de prévia dessas ferramentas já estão acessíveis.
Talvez a declaração mais impactante da AWS seja a promessa de que o agente de fronteira chamado ‘Kiro’ pode trabalhar de forma autônoma por dias consecutivos.
O Kiro é um agente de codificação baseado na ferramenta de IA para desenvolvimento de software já existente da AWS, anunciada em julho. Enquanto a ferramenta anterior podia ser usada para prototipagem rápida, ela foi concebida para gerar código operacional, pronto para ser colocado em produção. Para produzir software confiável, a IA precisa seguir as diretrizes de codificação específicas de uma empresa. O Kiro alcança isso através de uma metodologia conhecida como ‘desenvolvimento orientado por especificações’.
Durante o processo de codificação, o Kiro solicita que um humano instrua, confirme ou corrija suas suposições, criando assim as especificações necessárias. O agente autônomo Kiro observa como a equipe opera em diversas ferramentas, analisando código existente, entre outras formas de aprendizado. A partir daí, segundo a AWS, ele pode trabalhar de maneira independente.
‘Você simplesmente atribui uma tarefa complexa da lista de pendências e ele descobre de forma autônoma como executar esse trabalho’, afirmou o CEO da AWS, Matt Garman, durante a apresentação do novo produto no evento AWS re:Invent.
‘Ele realmente aprende como você prefere trabalhar e continua aprofundando seu entendimento sobre seu código, seus produtos e os padrões que sua equipe segue ao longo do tempo’, complementou.
A Amazon afirma que o Kiro mantém um ‘contexto persistente entre sessões’. Isso significa que ele não perde a memória ou esquece suas atribuições. Portanto, ele pode receber tarefas e trabalhar sozinho por horas ou dias, com intervenção humana mínima, conforme prometido pela empresa.
Garman exemplificou com uma tarefa como atualizar um trecho de código crítico utilizado por 15 diferentes partes de um software corporativo. Em vez de designar e verificar cada atualização individualmente, o Kiro pode ser instruído a corrigir todas as 15 com um único comando.
Para complementar a automação das tarefas de codificação, o provedor de nuvem também desenvolveu o AWS Security Agent. Este agente atua de forma independente para identificar problemas de segurança enquanto o código é escrito, testá-lo posteriormente e, então, sugerir correções. O DevOps Agent completa o trio, testando automaticamente novos códigos em busca de problemas de desempenho ou incompatibilidades com outros softwares, hardwares ou configurações de nuvem.
É claro que os agentes da Amazon não são os primeiros a prometer longos períodos de operação contínua. Por exemplo, a OpenAI afirmou no mês passado que seu modelo de codificação agentico, o GPT-5.1-Codex-Max, também foi projetado para execuções prolongadas, de até 24 horas.
Ainda não está totalmente claro se o maior desafio para a adoção de agentes de IA é a janela de contexto (ou seja, a capacidade de trabalhar continuamente sem interrupções). Modelos de linguagem grandes (LLMs) ainda enfrentam problemas como alucinações e imprecisões, o que pode exigir que desenvolvedores supervisionem constantemente o trabalho, atuando como ‘babás’. Por isso, muitos desenvolvedores preferem atribuir tarefas curtas e verificar os resultados rapidamente antes de prosseguir.
No entanto, para que os agentes de IA possam se tornar verdadeiros colegas de trabalho, as janelas de contexto precisam se expandir. A nova tecnologia da Amazon representa mais um passo significativo nessa direção.
