Toda vez que um agente de IA erra, você tem duas opções: corrigir o resultado ou corrigir o processo que o produziu. A maioria das pessoas corrige o resultado. Ajusta o código na mão, faz o merge e encontra o mesmo erro de novo na semana seguinte. A correção morre com o diff, e a pessoa continua sendo o gargalo de tudo que o agente produz.
Quem constrói essas ferramentas já não trabalha assim. Boris Cherny, head do Claude Code, e Peter Steinberger, criador do OpenClaw, compartilharam que quase não escrevem mais prompts. Eles investem o tempo melhorando os loops que seus agentes executam. Nas palavras do Peter:
Here’s your monthly reminder that you shouldn’t be prompting coding agents anymore. You should be designing loops that prompt your agents.
Satya Nadella, CEO da Microsoft, descreveu a empresa do futuro como uma combinação de capital humano e capital de tokens: pessoas e sistemas de IA trabalhando juntos para codificar workflows, conhecimento de domínio e julgamento em loops que melhoram a cada uso.
Três pessoas, três pontos de vista, uma mesma mensagem. Já escrevi sobre como programar com IA é uma abstração de nível mais alto . Isto é o que acontece quando essa mudança se espalha para além da programação: o trabalho deixa de ser sobre o artefato e passa a ser sobre o processo que o produz.
Corrija o loop, não o resultado
Em um processo de desenvolvimento comum, uma pessoa escreve código e produz um artefato: uma função, uma feature, um programa inteiro. O foco fica na entrega. Cada vez mais, a entrega é a parte menos interessante.
Com IA, o caminho até o artefato se torna repetível, e tudo que é repetível pode ser melhorado. Você codifica seu conhecimento e suas decisões técnicas no harness: skills que moldam como o código é escrito, ferramentas que dão aos agentes capacidades que eles não têm. Cada melhoria nesse processo aumenta a precisão de tudo que o agente produz dali em diante. Usuários avançados já passam mais tempo iterando em skills e workflows do que revisando código gerado.
Percebi essa mudança nos meus projetos quando parei de corrigir o mesmo erro duas vezes. Meu agente insistia em usar uma API interna descontinuada. Em vez de corrigir as chamadas mais uma vez, adicionei duas linhas a uma skill explicando o que a substituiu e por quê. Não aconteceu mais. A correção no diff teria morrido com o branch. A correção no loop sobrevive a ele.
Quando o resultado sai errado, a solução raramente é “editar o resultado”. É editar o loop que o produziu, para que os próximos mil resultados saiam certos.
flowchart LR Requisitos --> Plano Plano --> Implementação Implementação --> Testes Testes --> Revisão Revisão --> Artefato Revisão --> Requisitos
Qualquer processo com métrica de feedback pode virar um loop
As empresas começam a perceber que loops podem cristalizar conhecimento e processos longe do código. Pense em um time de marketing. Ele poderia rodar um loop que produz campanhas e anúncios, medidos contra um KPI claro, como conversões. O time para de trabalhar em cada campanha individual e passa a otimizar o processo que as gera, guardando para si as decisões estratégicas de alto nível. Como no código, os detalhes de implementação ficam com a IA.
É importante escolher o KPI com cuidado. Um loop que otimiza views brutas vai inundar a internet com slop (um loop ruim multiplica lixo com a mesma eficiência com que um loop bom multiplica qualidade). Decidir onde a revisão e intervenção humana é necessária e o julgamento sobre o que medir é a parte fundamental deste novo trabalho.
Melhorias no loop rendem juros compostos
Toda mudança que você faz em um loop continua rendendo daquele ponto em diante. Quanto mais tempo um loop roda e evolui, melhor fica o que ele produz.
Já vejo isso nas minhas bases de código. Quanto mais tempo uma delas vive com skills evoluindo, decisões de negócio documentadas e docs refinadas, mais preciso um agente de código se torna dentro dela. Me preocupo menos com cada resultado individual porque a precisão do loop sobe regularmente. Cada pequena mudança aumenta a qualidade de tudo que vem depois. Como juros compostos.
Comece cedo
Ainda faltam ferramentas e metodologias para trabalhar nesse nível de abstração, o que significa que estes processos não podem ser copiados de lugar nenhum. Eles precisam ser repensados a partir de princípios básicos: imagine como o seu ofício pode ficar quando o loop é o produto, e construa a infraestrutura para chegar lá.
Quanto antes você tirar a atenção do artefato e colocá-la no loop, por mais tempo os juros compostos correm. Isso já é uma vantagem hoje, e projetada para a frente, a diferença só aumenta. Comece a experimentar agora, os juros já começaram a render.