Primeiro contato com agentes no terminal
Instale seu primeiro agente CLI, aprenda a conversar com IA no terminal, veja como agentes lêem e editam código, executam comandos e entenda os fundamentos de segurança.
🤖 Instalando seu primeiro agente
O primeiro passo prático é instalar um agente CLI no seu terminal. Vamos cobrir as três principais opções disponíveis em 2026, com pré-requisitos e comandos de instalação.
📊 Opções de Agentes CLI
Claude Code (Anthropic)
npm install -g @anthropic-ai/claude-code
Pré-requisitos: Node.js 18+, conta Anthropic com API key ou plano Max/Team.
Gemini CLI (Google)
npm install -g @anthropic-ai/claude-code
# ou via instalador direto do Google
Pré-requisitos: Node.js, conta Google com acesso ao Gemini API.
Codex CLI (OpenAI)
npm install -g @openai/codex
Pré-requisitos: Node.js 22+, conta OpenAI com API key.
💡 Dica Prática
Comece por um agente apenas. Domine-o completamente antes de explorar os outros. A curva de aprendizado é menor quando você foca, e os conceitos fundamentais se transferem entre agentes. Recomendamos começar com Claude Code ou Gemini CLI pela experiência mais polida e documentação mais completa.
💬 Conversando com IA no terminal
Uma vez instalado, interagir com um agente CLI é como conversar com um colega desenvolvedor que conhece seu projeto. Mas há técnicas para tirar o máximo proveito dessa interação.
Exemplos de Prompts
# Prompts básicos — começar simples
"Explique o que este repositório faz"
"Liste os bugs potenciais neste arquivo"
"Resuma a arquitetura do projeto"
# Prompts específicos — muito mais eficazes
"Corrija o bug de null pointer na função parseUser em src/utils.ts"
"Adicione validação de email no form de cadastro"
"Refatore o componente Dashboard para usar React hooks"
A diferença entre chat simples e modo agêntico é crucial: no chat, o agente apenas responde perguntas. No modo agêntico, ele lê arquivos, propõe edições, executa comandos e verifica resultados. O modo agêntico é onde a mágica acontece.
💡 Dica Prática
Seja específico nos pedidos. "Corrija o bug na função X do arquivo Y" é vastamente mais eficaz que "arrume o código". Quanto mais contexto você dá ao agente, melhor o resultado. Mencione arquivos, funções, comportamento esperado vs atual.
📂 Agente lendo código
Quando você invoca um agente em um repositório, a primeira coisa que ele faz é inspecionar o projeto: ler arquivos, entender a estrutura de diretórios, identificar dependências e mapear os padrões do código.
O Que o Agente Inspeciona
Diretórios, organização do projeto, convenções de nomenclatura
package.json, requirements.txt, Cargo.toml — identifica o stack
Bibliotecas instaladas, versões, possíveis conflitos
Estilo de código, convenções, arquitetura utilizada
Um insight importante: quanto melhor seu repositório está organizado, melhor o agente trabalha. Projetos com boa estrutura, README atualizado, testes e código limpo permitem que o agente entenda rapidamente o contexto e produza resultados mais precisos. Arquivos como CLAUDE.md ou instruções de projeto ajudam o agente a entender preferências e convenções específicas.
💡 Dica Prática
Mantenha um arquivo de contexto no seu projeto (como CLAUDE.md, AGENTS.md ou .cursorrules). Nele, descreva a arquitetura, convenções de código, comandos para rodar testes e build, e qualquer decisão de design relevante. Isso funciona como um "onboarding" instantâneo para o agente.
✏️ Agente editando arquivos
Uma das capacidades mais poderosas dos agentes CLI é editar arquivos de código diretamente. Mas essa capacidade vem com uma responsabilidade: entender o fluxo de revisão e aprovação.
Como Funciona a Edição
1. Agente analisa o código
Lê os arquivos relevantes, entende a lógica existente e identifica o que precisa mudar.
2. Propõe um diff
Mostra exatamente o que será adicionado, removido ou modificado — linha por linha, com contexto.
3. Você revisa e decide
Aceita, rejeita ou pede modificações. O agente só aplica a mudança após sua aprovação.
4. Mudança aplicada
O arquivo é editado e o agente pode continuar com o próximo passo do plano.
✅ Fazer
- •Sempre revise os diffs antes de aceitar
- •Peça explicação quando não entender uma mudança
- •Use Git para poder reverter se algo der errado
- •Rode testes após as edições do agente
❌ Evitar
- •Nunca aceite mudanças cegas em código de produção
- •Não confie cegamente em refatorações grandes
- •Evite edições em massa sem backup no Git
- •Não ignore warnings do agente sobre riscos
🏃 Agente executando comandos
Além de ler e editar código, agentes podem executar comandos no terminal — rodar testes, builds, linters, e até deploys. Essa capacidade é poderosa mas exige supervisão cuidadosa.
Execução Supervisionada
O padrão seguro para execução de comandos por agentes é o human-in-the-loop: o agente propõe o comando, explica o que ele faz, e você aprova antes da execução.
# O agente propõe:
Vou executar: npm test -- --coverage
Isso roda todos os testes com relatório de cobertura.
# Você: [Aprovar] [Rejeitar] [Editar comando]
📊 O Que Agentes Podem Executar
⚠️ Alerta Importante
Nunca dê acesso irrestrito ao shell sem sandbox. Um agente com rm -rf / disponível é um risco existencial para seus dados. Sempre configure limites sobre quais comandos o agente pode executar, quais diretórios pode acessar e se tem permissão de rede.
🔒 Segurança básica
Segurança não é opcional quando se trabalha com agentes que têm poder de execução. Os três pilares fundamentais são: menor privilégio, sandbox e aprovação humana.
Os 3 Pilares da Segurança
1. Princípio do Menor Privilégio
O agente só deve ter acesso ao que precisa para completar a tarefa atual. Se ele precisa editar código, não precisa de acesso à rede. Se precisa rodar testes, não precisa de acesso a arquivos fora do projeto.
2. Sandbox
Limitar o ambiente de execução do agente. Restrinja acesso a arquivos (apenas o diretório do projeto), rede (apenas quando necessário) e comandos (whitelist de comandos permitidos).
3. Aprovação Humana (Human-in-the-Loop)
Para ações críticas — edições em produção, commits, deploys, instalação de pacotes — o agente deve pedir aprovação explícita antes de executar. Nunca automatize completamente ações irreversíveis.
✅ Boas Práticas
- •Comece com permissões restritas
- •Abra acesso conforme ganhar confiança
- •Use Git para poder reverter qualquer mudança
- •Revise diffs e comandos antes de aprovar
- •Monitore o que o agente está fazendo
❌ Riscos a Evitar
- •Dar acesso root ao agente
- •Deixar o agente commitar e pushar sozinho
- •Permitir instalação de pacotes sem revisão
- •Expor API keys no contexto do agente
- •Ignorar warnings de segurança
💡 Dica Prática
Comece com permissões mínimas e abra conforme ganha confiança no agente e no seu workflow. É muito mais seguro começar restrito e relaxar do que começar aberto e descobrir um problema tarde demais. A Trilha 2 do curso aprofunda arquitetura e segurança de agentes.
Resumo Final
Parabéns! Você completou a Trilha 1 — Fundamentos da CLI. Agora você tem a base necessária para avançar para a Trilha 2: Arquitetura de Agentes, onde vamos mergulhar na estrutura interna dos agentes, protocolos como MCP, e padrões de design avançados.