{"meta":{"title":"Integrando a IA com agente ao ciclo de vida de desenvolvimento de software de sua empresa","intro":"Veja como os agentes podem aumentar a produtividade em toda a sua empresa.","product":"GitHub Copilot","breadcrumbs":[{"href":"/pt/copilot","title":"GitHub Copilot"},{"href":"/pt/copilot/tutorials","title":"Tutoriais"},{"href":"/pt/copilot/tutorials/roll-out-at-scale","title":"Distribuir em escala"},{"href":"/pt/copilot/tutorials/roll-out-at-scale/enable-developers","title":"Habilitar desenvolvedores"},{"href":"/pt/copilot/tutorials/roll-out-at-scale/enable-developers/integrate-ai-agents","title":"Integrar agentes de IA"}],"documentType":"article"},"body":"# Integrando a IA com agente ao ciclo de vida de desenvolvimento de software de sua empresa\n\nVeja como os agentes podem aumentar a produtividade em toda a sua empresa.\n\n## Sobre os agentes de IA em GitHub\n\nOs desenvolvedores em sua empresa já podem usar a IA como uma ferramenta de programação de par, recebendo sugestões de código de forma síncrona durante o desenvolvimento.\n\nAgentes de IA são mais semelhantes a programadores pares. Eles podem:\n\n* Realizar tarefas assíncronas, como executar testes ou corrigir problemas em sua lista de pendências, com menos necessidade de intervenção humana.\n* Contribuir para fluxos de trabalho além da fase de desenvolvimento, como ideação ou otimização após uma versão.\n\nColaborar com os agentes pode dar aos seus funcionários mais tempo para se dedicar a outras prioridades, como planejamento de alto nível, e trazer os benefícios da IA para funções que não são de desenvolvimento, dando mais poder aos prompts de linguagem natural.\n\nOs recursos agênticos do GitHub Copilot são integrados à plataforma do GitHub, proporcionando uma experiência mais integrada e simplificando o licenciamento e a governança em comparação com ferramentas de terceiros.\n\n## Cenário de exemplo\n\nVocê é gerente de engenharia na Mona's, uma boutique de guarda-chuvas. Sua equipe está adicionando um **widget alimentado por IA** à loja online que recomenda guarda-chuvas com base na localização do usuário e no clima local.\n\nPara cumprir um prazo apertado, você deseja acelerar cada estágio para desenvolvedores e não desenvolvedores, mantendo a manutenção gerenciável após a inicialização.\n\n> \\[!NOTE]\n> GitHub está expandindo continuamente sua plataforma alimentada por IA. Alguns dos recursos descritos neste artigo estão em prévia pública e podem não estar habilitados para empresas por padrão. Você encontrará recursos para cada recurso na seção [Introdução à IA agentiva](#get-started-with-agentic-ai).\n\n## 1. Planeje com Copilot Chat\n\n1. Um gerente de produto começa a planejar em **Copilot Chat**[github.com/copilot](https://github.com/copilot).\n\n   Eles fazem Copilot perguntas de alto nível para ter uma noção do trabalho de desenvolvimento necessário para o novo recurso. Para dar Copilot acesso a um contexto importante sobre o projeto, eles carregam arquivos de simulação e vinculam ao repositório em que a base de código é armazenada.\n\n2. Depois que o PM trabalhou com Copilot para obter uma visão geral das tarefas necessárias, ele pede a Copilot para **criar problemas** para cada parte do trabalho.\n\n   O PM marca alguns dos issues como opcionais ou de manutenção. Estes podem ser bons candidatos para Copilot cloud agent.\n\n   ![Captura de tela do Copilot Chat. Copilot pergunta se o usuário gostaria de continuar criando um conjunto de problemas priorizados.](/assets/images/help/copilot/sdlc-guide/issue-creation.png)\n\n3. Para ajudar o desenvolvedor a começar rapidamente, o PM cria um espaço com **Copilot Spaces** em [github.com/copilot/spaces](https://github.com/copilot/spaces). O PM coleta recursos como diagramas e referências a arquivos de código, envia algumas perguntas de teste e compartilha o espaço com a organização.\n\n   O desenvolvedor agora pode fazer perguntas no espaço com todo o contexto do PM já disponível.\n\n## 2. Criar com Copilot CLI\n\n1. Depois de fazer algumas perguntas iniciais no Copilot espaço, o desenvolvedor inicia uma Copilot CLI sessão em seu terminal para começar a examinar o código.\n\n2. No modo \"planejamento\", o desenvolvedor pede ao Copilot que recomende vários modelos de IA para a tarefa e liste os prós e contras de cada um.\n\n3. Depois de escrever um código, o desenvolvedor pede ao Copilot refatorar o código em diversas funções diferentes e executar lint nele com base nos padrões da organização. Eles invocam um dos agentes personalizados da organização, que inclui instruções personalizadas para a organização.\n\nCopilot pode atualizar vários arquivos de uma só vez e, com a autorização do desenvolvedor, executar comandos para ações como instalar dependências ou executar testes.\n\n1. Antes de abrir um pull request, o desenvolvedor executa `/security-review` para identificar possíveis vulnerabilidades nas alterações locais atuais e aplicar remediações.\n\n2. O desenvolvedor analisa a diferença e escolhe qual código manter.\n\n## 3. Testar com um servidor MCP\n\n1. Com o código concluído, o desenvolvedor executa testes em sua compilação local usando o Dramaturgo.\n\n   1. O desenvolvedor configurou o **servidor MCP (Model Context Protocol)** para o Playwright, um servidor aprovado no registro MCP privado da empresa.\n   2. O desenvolvedor pede que Copilot descreva cenários de teste em um arquivo `.feature` e, em seguida, execute os testes no navegador.\n   3. Copilot solicita que o desenvolvedor autorize suas ações à medida que abre o navegador e interage com a interface do usuário. Ele identifica um teste com falha e sugere uma correção.\n\n2. Quando estiver satisfeito com os testes, o desenvolvedor pede para Copilot abrir uma pull request para o trabalho em GitHub. Usando o **GitHub servidor MCP**, Copilot abre uma solicitação pull com o título e a descrição já preenchidos.\n\n   > \\[!TIP]\n   > As interações com o GitHub servidor MCP são protegidas pela **proteção por push**, que impede que segredos sejam incluídos em respostas geradas por IA e impede que você exponha segredos por meio de todas as ações executadas usando o servidor (somente repositórios públicos).\n\n## 4. Revisar com Copilot code review\n\n1. Um proprietário do repositório configurou **revisões de código automáticas** por Copilot no repositório.\n   Copilot fornece uma revisão inicial na solicitação de pull, identificando bugs e possíveis problemas de desempenho que o desenvolvedor pode corrigir antes que um revisor humano chegue à solicitação de pull.\n2. O colega do desenvolvedor revisa e aprova a pull request. O trabalho está pronto para ser mesclado.\n\n## 5. Otimizar com Copilot cloud agent\n\n1. Após o lançamento, o gerente de produto identifica uma oportunidade de melhorar o widget alternando para uma API de clima mais confiável. Eles criam uma tarefa e **a atribuem a Copilot** diretamente no GitHub.\n\n2. Copilot cloud agent funciona em segundo plano e abre uma solicitação de pull, que o gerente de produto marca como pronta para revisão.\n\n   ![Captura de tela de uma solicitação de pull criada por Copilot cloud agent.](/assets/images/help/copilot/sdlc-guide/agent-pr.png)\n\n3. Um desenvolvedor revisa o pull request e deixa feedback, que Copilot incorpora. Em seguida, o desenvolvedor mescla a solicitação de pull.\n\n   > \\[!TIP]\n   > Copilot cloud agent vem com guardrails padrão. Por exemplo, Copilot não é possível mesclar solicitações de pull por si só. Você pode definir proteções adicionais para branches de destino usando conjuntos de regras do repositório.\n\n4. Posteriormente, ao trabalhar em um recurso separado, o desenvolvedor observa um pequeno bug no código do widget de IA. Para evitar alternância de contexto, o desenvolvedor delega o trabalho a Copilot cloud agent diretamente pela sessão Copilot CLI.\n\n   `/delegate Create a PR for the widget function to correctly validate that the user's age is a positive integer.`\n\n## 6. Proteja com Copilot Autofix\n\n1. Um administrador habilitou code scanning no repositório, e um alerta code scanning sugere uma vulnerabilidade potencial no código.\n2. Um gerenciador de segurança solicita **Copilot Autofix** a sugestão automática de uma correção para a vulnerabilidade, que um desenvolvedor analisa e aprova.\n\n   ![Captura de tela de um alerta de verificação de código no GitHub.com. Um botão rotulado como \"Generate fix\" com contorno laranja.](/assets/images/help/copilot/sdlc-guide/autofix.png)"}