O ClickHouse passou um ano testando agentes de programação em uma grande base C++ e mostrou que eles funcionam, embora não resolvam tudo; após a maturação de modelos e ferramentas em 2025, especialmente com avanços como o Opus 4.5, os agentes integrados ao CLI/IDE se tornaram parte do fluxo diário, tornando o copiar-e-colar de chats uma abordagem obsoleta para muitos casos; para 2026 estão previstos ganhos de produtividade reais e aplicações como triagem automática de bugs, reverts automáticos, testes agenticos e loops autônomos de codificação.
A experiência do ClickHouse com agentes de programação ao longo de um ano mostra que eles funcionam, mas não servem para tudo.
Durante 2025, a fronteira entre “usar o agente” e “não vale a pena” se moveu várias vezes.
Para organizar o uso, a equipe dividiu as abordagens em três níveis.
O nível 1 é o fluxo de copiar e colar trechos de um chat para o editor — útil para exploração, mas já considerado obsoleto diante dos agentes.
O nível 2 são agentes integrados no CLI ou na IDE que leem a base de código, executam comandos, editam arquivos, compilam, testam e fazem commits.
É nesse nível que a maior parte do trabalho diário acontece, com engenheiros guiando o agente em tarefas difíceis e deixando-o rodar nas rotinas.
O nível 3 descreve loops de codificação genuinamente autônomos, que estão no roteiro para 2026.
No começo de 2025 havia muito ceticismo: versões iniciais se saíam bem em tarefas de JavaScript ou scripts pontuais, mas se perdiam em uma base grande de C++.
A mudança prática veio com modelos e ferramentas mais maduros — a chegada de versões como o Opus 4.5 tornou os agentes utilizáveis no dia a dia de um grande código C++.
Com isso, 2025 foi o ano das ferramentas, e 2026 tem tudo para ser o ano dos ganhos reais de produtividade.
Os próximos passos incluem usar agentes para triagem preliminar de relatórios de bug, reverter automaticamente mudanças ruins, testar novas funcionalidades de forma agentizada e analisar continuamente cargas problemáticas.
A conclusão é que já não faz sentido descartar agentes: modelos e ferramentas estão prontos, e a diferença de produtividade entre times que os adotam bem e os que não adotam está crescendo.
Se você é um engenheiro experiente e não tem medo de IA, este é um bom momento para prestar atenção.
