A era dos agentes generalistas
Cada vez menos utilizo o Claude Code para programar… o que não significa que eu não o tenha utilizado.
Quando troquei o Claude Code pelo Codex1, realmente fiquei triste pela queda de um produto que me acompanhava por tanto tempo. Ainda assim, nutria esperanças de que aquela separação fosse somente um “até breve”. Pois bem, eu estava certo, mas não da forma como imaginava.
Quando os primeiros agentes surgiram, era claro o seu apelo aos programadores. LLMs são bons em manipular texto e, curiosamente, programadores também. E se escritores se safam da competição uma vez que grande parte do valor de sua obra está no estilo, isso não é verdade para quem programa. Nesses casos, o “texto” em si importa pouco, desde que esteja funcional (evidentemente que entram considerações sobre quão profissional se espera que o código seja, gerando todo o debate sobre vibe coding2).
Não é de se espantar, portanto, que a Anthropic tenha lançado o Claude Code e que a OpenAI tenha contra-atacado com o Codex, ambas ferramentas direcionadas para um público bem específico.
Acontece que, com a explosão dos agentes, rapidamente surgiu uma demanda por municiá-los cada vez mais com toda sorte de ferramentas. Testemunhamos o nascimento dos MCPs e adotou-se alternativas similares em princípio, como CLIs e novos paradigmas como as Claude skills.
Mas se antes os agentes editavam o código e olhe lá, agora eles são capazes de se integrar com serviços externos e, portanto, expandir o seu horizonte de tarefas realizáveis. Aliás, o escopo aumentou tanto que se tornou necessário o uso de técnicas de preservação e encapsulação do contexto e das ferramentas disponíveis, razão pela qual surgiram os subagents.
Ora, com a capacidade de execução tão expandida, o termo Claude Code ficou datado. De fato, embora ainda seja verdade que utilizo majoritariamente o Codex para programar, tenho utilizado o Claude Code cada vez mais para tarefas ex-programação.
Claude Code is not just a tool for coding, but is also a tool to think. – James Stanier em Councils of agents.
Algumas características notáveis tornam a CLI da Anthropic a mais adequada para esse tipo de tarefa. Em primeiro lugar, a velocidade do modelo, temerária quando se trata de código, é bem-vinda quando manipulamos outros tipos de arquivo.
Em segundo lugar, os já mencionados subagents permitem uma espécie de role-play, onde instruções específicas transformam o agente na persona desejada. Por exemplo, é possível instruí-lo a focar na integridade e qualidade de um código, ou em analisar um conjunto de dados buscando números relevantes para uma ação de marketing. Já as skills, com seu conceito de progressive disclosure, facilitam ainda mais o uso do modelo em tarefas específicas, por exemplo, quando criei uma skill justamente para redimensionar e cropar uma imagem para as proporções esperadas pelo Substack.
Outro exemplo notável de uso do Claude Code como assistente generalista envolve utilizá-lo para configurar o Omarchy, um sistema operacional baseado no Linux e que ganhou popularidade recente, cuja premissa de favorecer o terminal em detrimento de uma GUI torna-o perfeito para ser pilotado pelo Claude (é bem verdade que nesse caso os puristas podem me acusar, não sem razão, de trair o movimento).
Também tenho usado a CLI para operar ferramentas internas, como um app que desenvolvi para gerar propostas comerciais e invoices. Uma vez que o app criado expõe todas suas funções na CLI, basta invocá-lo através do agente com instruções bem pouco rebuscadas do que deve ser feito e observar, maravilhado, o modelo preencher todas as lacunas do template e gerar o output final.
Por fim, cabe dizer que arquivos de texto no formato markdown, que já eram favorecidos por aqueles que entendiam que uma especificação aberta e livre de apps proprietários é uma vantagem por si só, se tornaram ainda mais relevantes. Isso porque nenhum esforço extra se torna necessário para que o agente possa acessar e manipular esses arquivos. Recentemente, após uma série de reuniões das quais costumo escrever algumas notas desconexas, precisei gerar um documento que resumisse quais deveriam ser os próximos passos. Essa tarefa, que no passado tinha o potencial de ser um estorvo e custar-me um grande esforço mental, foi dessa vez tão simples quanto solicitar ao agente que buscasse dentro do meu vault do Obsidian todas as notas relevantes. Assim, ferramentas similares ao Obsidian em princípio tornam-se ainda mais relevantes para quem gosta de utilizar a IA como assistente no seu dia a dia.
Em suma, se é verdade que o Codex continua sendo a minha escolha principal para programar, nem só de código vive o homem. E tenho descoberto uma quantidade cada vez maior de tarefas que não necessariamente envolvem programação, mas que se beneficiam da capacidade dos modelos agênticos de resolvê-los.
Se coubesse a mim dar um conselho ao time de marketing da Anthropic, tomaria inspiração no filme The social network e proporia: ”Drop the ‘Code’. It's cleaner”. Bem-vindos à era dos agentes generalistas.