Agentes de LLMs melhoram a programação através de feedback ambiental, permitindo ajustes automáticos a partir de testes e depurações.
Os agentes usam ferramentas familiares aos programadores, como comandos bash e web search, para aprimorar a navegação por códigos e gestão de dependências.
Embora o uso de agentes possa ser custoso e demorado, sua eficiência melhora à medida que a tecnologia avança.
Exemplos práticos destacam como agentes auxiliam tarefas complexas, como verificação de autenticação no GitHub.
Os agentes oferecem vantagens significativas na manutenção e modificação de códigos, sugerindo um futuro promissor na programação com o uso dessas tecnologias.
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