O código assistido por IA está se tornando uma parte padrão dos fluxos de trabalho diários de muitos desenvolvedores, e as ferramentas baseadas em IA agora estão abordando o ciclo de vida mais amplo de desenvolvimento de software.
Por exemplo, no re:Invent 2025 da Amazon Web Services em dezembro, a AWS lançou uma nova classe de “agentes de fronteira” autônomos e de longa duração, incluindo um agente de código, um agente de segurança e um agente DevOps, cada um projetado para trabalhar por horas ou dias em nome de equipes de desenvolvimento.
Vice-presidente de ecossistema de desenvolvedores e DevX da Vonage.
Estes desenvolvimentos refletem uma mudança mais ampla: as organizações veem cada vez mais a IA não apenas como uma ferramenta de script que podem utilizar para desenvolver provas de conceitos e protótipos, mas como um parceiro que podem utilizar ao longo do ciclo de vida de desenvolvimento, capaz de gerar código de integração, gerir revisões de segurança ou testar automaticamente problemas operacionais.
Como resultado, o que começou como “vibe coding”, um uso informal e exploratório da geração de código de IA, está rapidamente se tornando intrínseco às práticas de desenvolvimento de muitas equipes.
Um novo público duplo para plataformas API: humanos e agentes de IA
Com agentes de IA ativamente envolvidos na criação de código, testes e operações, o “consumidor” da sua plataforma API agora vai além de meros desenvolvedores humanos. As plataformas devem ser construídas não apenas para humanos, mas também para máquinas, com rica documentação narrativa, guias e tutoriais.
Os agentes de IA se beneficiam de APIs estruturadas e previsíveis: definições claras de endpoint, nomes consistentes, tipos de parâmetros inequívocos e metadados legíveis por máquina.
Se uma API for fácil de ler para um ser humano, mas ambígua para uma ferramenta (por exemplo, nomenclatura inconsistente, falta de esquema, comportamento ignorado de casos extremos), a primeira tentativa de integração de uma ferramenta alimentada por IA pode falhar ou se comportar mal.
Isso significa que os provedores de API devem tratar a legibilidade da máquina como uma meta primária de design, parte da “definição do que é feito”, e não opcional. Na verdade, a documentação, os SDKs, os modelos de descoberta e os resultados de metadados devem ser otimizados para incluir humanos e agentes.
A investigação da indústria confirma que esta mudança já está em curso: embora 89% dos programadores utilizem agora IA generativa no seu trabalho, apenas 24% das organizações concebem as suas APIs tendo em mente os drivers de IA.
Esta lacuna sugere que muitas plataformas permanecem otimizadas apenas para utilizadores humanos – um desalinhamento que lhes custará relevância à medida que o desenvolvimento de agentes se tornar mais comum.
O que isso significa para plataformas API-first e DevRel
As equipes de plataforma agora devem ver a preparação para IA como um elemento central do design da API. Isso significa maior disciplina em relação à consistência de endpoint, estabilidade de esquema e convenções de nomenclatura, apoiada por documentação e metadados consumíveis programaticamente.
Quando essas bases estão implementadas, é muito mais provável que os agentes das máquinas produzam o código de integração correto na primeira tentativa, o que reduz o atrito para os humanos e suas contrapartes de IA.
As superfícies de descoberta expostas pelas plataformas também são mais importantes do que antes.
Esquemas OpenAPI ou Swagger gerados automaticamente, endpoints de metadados estruturados e SDKs fáceis de usar dão aos agentes a clareza necessária para entender a funcionalidade disponível e escolher os caminhos certos por meio de uma API. Na prática, isto significa tratar os metadados como um ativo estratégico e não como um subproduto da engenharia.
As equipes também devem prever que as primeiras impressões serão cada vez mais causadas por agentes automatizados, e não por desenvolvedores humanos.
O momento em que um agente de IA retorna um 200 OK está se tornando tão importante quanto um desenvolvedor lendo um READ sofisticado, pois determina se o agente continua tentando uma integração mais profunda ou se muda rapidamente para outro lugar.
Para equipes de DevRel e de experiência de desenvolvedor
As equipes de relações com desenvolvedores e DevX precisarão repensar a forma como medem o impacto em um mundo onde os agentes usam cada vez mais a plataforma.
Métricas como atividade no fórum, conclusão de tutoriais ou downloads de SDK podem não representar mais o quadro completo da adoção. Em vez disso, as equipes devem monitorar a frequência com que os sistemas de IA tentam integrações, o sucesso dessas integrações e onde ocorrem erros dos agentes.
Essa mudança abre uma nova responsabilidade para os desenvolvedores e seus copilotos de fornecer ferramentas amigáveis à IA. Documentação de referência legível por máquina, modelos de convite, trechos de exemplo projetados para geração de código e ambientes que ajudam as equipes a inspecionar ou melhorar o código gerado por IA se tornarão cada vez mais úteis.
Acima de tudo, as equipes DevRel devem começar a pensar nos agentes como seu público principal. Isso significa investir em design de esquema previsível, padrões de comportamento claros e tratamento de erros que seja explícito o suficiente para que um agente aprenda.
Apoiar os desenvolvedores agora significa apoiar os humanos que constroem e os sistemas de IA que os ajudam a construir.
Vantagem pioneira para APIs ‘prontas para IA’
À medida que a popularidade das ferramentas de IA continua a crescer, as plataformas que se adaptam precocemente à legibilidade por máquina ganharão uma vantagem competitiva. Suas APIs serão mais fáceis de serem integradas pelos agentes de IA, mais previsíveis e mais propensas a serem o primeiro alvo bem-sucedido que o agente tentará – dando-lhes vantagens de adoção antecipada.
As equipes de espera correm o risco de evitar, dispensar ou causar atritos com os desenvolvedores (ou seus agentes co-pilotos), empurrando-os para outro lugar.
Com o tempo, a ‘codificação de vibração’ se tornará ‘codificação’. O ciclo de vida de desenvolvimento de software (SDLC) incluirá cada vez mais agentes de IA como participantes principais, e a prontidão da plataforma para esses agentes será um diferencial importante.
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