O problema dos agentes de código não é só contexto: é compartilhar o ambiente de trabalho
Tenho trabalhado no Vectora, um projeto independente ainda em alpha, e uma questão tem guiado várias decisões: quando um agente de IA altera um projeto de software, o que precisa estar compartilhado para que a pessoa consiga acompanhar e revisar o trabalho de verdade?
É comum falar em “dar contexto” ao modelo. Isso ajuda, mas contexto não é só um prompt maior ou mais arquivos anexados. Durante uma tarefa, o estado real também está no repositório, nos comandos executados, nas respostas do terminal, nas alterações pendentes e nas decisões que ainda precisam de aprovação. Se cada agente trabalha a partir de uma cópia ou de um histórico separado, alguém precisa reconstruir o que aconteceu e descobrir qual versão é a atual.
Tenho pensado nessa diferença entre contexto e ambiente de trabalho. Contexto explica o que queremos fazer e por quê. O ambiente é onde o trabalho acontece: arquivos, terminal, Git e ferramentas disponíveis. Uma conversa pode carregar bastante contexto e ainda assim ficar desconectada do estado atual do projeto.
Alguns princípios que estou usando para pensar nesse problema:
- O agente deve trabalhar perto do projeto real. Se a pessoa precisa copiar mudanças entre um chat e o repositório, o fluxo cria uma etapa extra de sincronização e uma nova chance de perder informação.
- A atividade precisa ser observável. Mostrar o que foi alterado e quais comandos foram executados ajuda a revisar o resultado; um “pronto” sem evidência não diz se os testes passaram ou se o agente apenas terminou a resposta.
- A aprovação continua sendo humana. Automatizar a execução não significa que toda alteração deva ser aceita automaticamente. O diff, os resultados das verificações e as decisões pendentes precisam continuar claros para quem mantém o projeto.
- Compartilhar arquivos não resolve coordenação entre agentes. Dois agentes podem ter acesso ao mesmo repositório e ainda assim editar a mesma área ou trabalhar com premissas diferentes. É preciso pensar em limites de escrita, isolamento quando necessário e integração revisável.
MCP ajuda a conectar clientes e ferramentas, mas uma conexão por si só não define como o estado será compartilhado, como conflitos serão percebidos ou em que momento uma pessoa deve revisar. Essa parte é produto e fluxo de trabalho, não apenas configuração de ferramentas.
No Vectora, estou explorando um workspace auto-hospedado em que a pessoa e os agentes trabalhem no contexto do mesmo projeto, com filesystem, terminal e Git à vista. O Vectora pode atuar como subagente no Claude Code, Paperclip e orquestradores compatíveis com MCP. Ainda está em alpha; algumas áreas do site são prévias, então não quero apresentar essas ideias como uma lista de capacidades já concluídas.
Quero entender melhor a experiência de quem já usa agentes para programar: qual parte mais atrapalha hoje — manter o contexto atualizado, entender o que mudou, revisar as ações ou coordenar mais de um agente no mesmo projeto?
Sou o criador do Vectora. O projeto está em vectora.chat.