No dia 20 de junho de 2026, realizamos o Microsoft Build //localhost: Florianópolis em Florianópolis e apresentei uma talk que conectou uma ideia simples com impacto direto no dia a dia: agentes de IA não servem só para escrever código, eles também podem ajudar a investigar, medir e validar software com mais contexto.
O evento reuniu pessoas interessadas em IA, cloud, DevOps e desenvolvimento moderno. A proposta da palestra foi mostrar, na prática, como o GitHub Copilot no VSCode pode atuar como um parceiro de trabalho quando o fluxo exige análise, repetição e rapidez.
Evento organizado por mim e Vinicius Deschamps, representando a comunidade Azure User Groups Brasil, com o objetivo de aproximar a comunidade de cenários reais de uso do GitHub Copilot no dia a dia de quem constrói software.
Agentes bem configurados encurtam esse ciclo sem substituir a habilidade crítica do desenvolvedor. Eles ajudam a chegar mais rápido no ponto certo da investigação.
Na prática, o maior ganho aparece quando o agente ajuda a organizar o problema.
Em vez de abrir dezenas de arquivos sem direção, a conversa pode começar com contexto, hipóteses e sinais observáveis. Isso ajuda a:
- identificar a parte mais provável do bug
- sugerir arquivos e símbolos relacionados
- resumir o comportamento esperado versus o comportamento real
O resultado é menos tempo procurando e mais tempo corrigindo.
Harness com agentes
Um agente pode ajudar a interpretar sinais de uso de CPU, latência, alocação e dependências, principalmente quando o problema está espalhado por mais de uma camada do sistema.
O ponto não é automatizar o diagnóstico inteiro. O ponto é chegar mais rápido nas perguntas certas:
- onde a aplicação passa mais tempo?
- qual etapa está repetindo trabalho desnecessário?
- qual caminho vale instrumentar primeiro?
Testing com agentes
Testes são um dos melhores usos para esse tipo de fluxo. Agentes ajudam a transformar um cenário solto em um conjunto de casos reproduzíveis, o que facilita validar correções e evitar regressões. Isso vale especialmente quando o comportamento envolve dependências, interfaces ou estados difíceis de reproduzir manualmente.
A mensagem principal foi que agentes funcionam melhor quando entram no fluxo certo:
- com contexto
- com objetivo claro
- com validação humana no final
Quando isso acontece, o desenvolvedor ganha velocidade sem perder controle técnico.
Confira os conteúdos que tivemos no evento:
From CLI to PR: Automating the Path to Merged Code
Nesta demonstracao pratica, mostramos como utilizar GitHub Copilot CLI e agentes para automatizar desde o planejamento ate a revisao de Pull Requests, explorando gerenciamento de contexto, automacao e fluxos modernos de desenvolvimento.
GitHub Copilot no Visual Studio: Agents That Debug, Profile and Test
Nesta sessão, exploramos como os agentes do GitHub Copilot podem ajudar a investigar problemas, identificar gargalos de performance, analisar infraestrutura como codigo, entender comportamentos complexos de aplicacoes e acelerar troubleshooting em ambientes reais.
Menos tempo procurando a causa do problema.
Mais tempo resolvendo o problema.
From Zero to Deployed on Azure with AI Agents
Um laboratorio pratico para quem quer colocar a mao na massa. Partindo de um terminal vazio, os participantes construiram e publicaram uma aplicacao no Azure utilizando GitHub Copilot CLI e agentes de IA para provisionamento de recursos, desenvolvimento, debugging e deployment.
Slides
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