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AgentEx. Outro conceito novo que conheci com Martin Fowler.

Ele cita a provocação da Laura Tacho: o diagrama de Venn entre Developer Experience e Agent Experience é um círculo.

Isso reforça algo que digo há tempos. O que precisamos fazer para a IA performar bem é exatamente o que já deveríamos estar fazendo para as pessoas performarem bem.

Tooling claro. Ambiente previsível. Fronteiras explícitas. Bons nomes. Modularidade real.

Boa engenharia. Só isso.

Existe uma fantasia de que o modelo tem um “Galaxy Brain”. Que entende qualquer código caótico. Que reconstrói intenção a partir de fragmentos.

Na verdade, é genial. Mas sempre um gênio com amnésia.

Ele raciocina com profundidade impressionante. Conecta padrões. Propõe soluções sofisticadas. Mas não viveu as decisões. Não conhece o contexto implícito. Não lembra por que algo foi feito daquele jeito. Depende totalmente do ambiente que encontra.

Se o contexto é claro, ele brilha.

Se é confuso, ele improvisa.

LLM não substitui arquitetura. Amplifica o que encontra.

Se a base é desorganizada, acelera o caos.

Se é bem estruturada, acelera a construção.

O que muda agora é a prioridade. Lideranças começam a investir em DevEx porque perceberam que isso melhora a performance da IA. Organizam pipelines. Padronizam interfaces. Tornam dependências explícitas.

Durante anos, isso foi tratado como detalhe operacional.

AgentEx não é pauta de ferramenta. É pauta de gestão.

Não existe Agent Experience sem boa Developer Experience. Se o sistema não é compreensível para uma pessoa, também não será verdadeiramente compreensível para uma máquina.

A IA não elimina a necessidade de clareza. Ela expõe a falta dela.

No fim, talvez o “gênio com amnésia” esteja nos obrigando a fazer o que sempre foi básico.

Arquitetura com intenção. Engenharia legível. Ambiente que favorece julgamento.

Nada futurista.

Só maturidade.

Não resisti. Quis testar a próxima camada da interface. Comprei um Meta Ray-Ban Display, aquele óculos da Meta que projeta uma pequena tela na lente, visível apenas para mim. Funciona como um heads-up display de carro, só que no rosto. Informação no campo de visão, sem tirar o mundo da frente.

No início, confesso que me atrapalhei. Controles novos, lógica diferente. Ainda não me adaptei totalmente ao neural band e aos gestos. É outra gramática de interação. Exige reaprender movimentos quase invisíveis.

As funcionalidades do display, por enquanto, são limitadas. Dá para interagir bem com mensagens, pouco além disso. Hoje, soa experimental. Ainda assim, é exatamente assim que novas interfaces começam.

Comparando com o Ray-Ban Meta Gen 2, que já uso há algumas semanas, esta experiência parece menos madura. Mas a direção é clara. Não é sobre o óculos. É sobre a interface.

Uma funcionalidade que gostei bastante é poder visualizar imediatamente como ficou a foto tirada com os óculos. Parece detalhe, mas muda o ciclo de feedback. Você captura e valida sem sair da experiência.

Apesar das limitações, é impressionante como os óculos se integraram ao meu fluxo. Pode parecer estranho andar pela rua atendendo ligações ou interagindo com IA pelos óculos, enquanto as pessoas olham sem entender. Mas, na prática, é conveniente demais.

E como consigo operar o WhatsApp pelos óculos, tenho a Márcia comigo o tempo todo. Na prática, isso significa carregar uma camada adicional de raciocínio sempre disponível. A interface do Meta Ray-Ban Display ainda não tem suporte ao português, o que para mim não é exatamente uma limitação. Imagino que seja questão de tempo.

A boa notícia é simples: esta é a pior versão desse produto. Daqui para a frente, ele só tende a melhorar. Novas funções devem ser incorporadas ao display. Aos poucos, deixa de ser curiosidade tecnológica e passa a ser utilidade real.

Divida cognitiva. Conceito novo. Li no blog do Martin Fowler.

Ele menciona um texto mais longo da professora Margaret-Anne Storey e conta um caso interessante. Em um curso de empreendedorismo, os alunos estavam construindo produtos ao longo do semestre. Entregas rápidas. Features novas. Pressão por marcos. Até que, lá pela semana sete ou oito, um time travou. Não conseguiam mais fazer mudanças simples sem quebrar algo inesperado.

A primeira reação foi culpar dívida técnica. Código bagunçado. Arquitetura apressada. Só que, olhando mais de perto, o problema era outro. Ninguém conseguia explicar por que certas decisões tinham sido tomadas. Nem como as partes do sistema deveriam funcionar juntas. O código rodava. Mas a teoria do sistema tinha desaparecido.

Eles acumularam dívida cognitiva mais rápido do que dívida técnica. E isso paralisou o time.

Fowler faz uma distinção importante. Cruft é sujeira. Más fronteiras, atalhos, nomes ruins. Dívida é o custo acumulado de conviver com essa sujeira. Ou você paga juros, tornando cada mudança mais difícil, ou amortiza o principal, investindo em refatoração.

No plano cognitivo é a mesma lógica. O cruft é ignorância. Ignorância do domínio. Do código. Das decisões passadas. A dívida aparece quando deixamos essa ignorância crescer. Ou pagamos juros, e cada nova funcionalidade exige mais energia mental, mais alinhamento, mais medo. Ou investimos deliberadamente para reconstruir entendimento.

Agora o problema ficou mais sério.

Tenho visto a dívida cognitiva se acumular muito mais rápido em projetos onde as pessoas simplesmente transferem o trabalho para a IA. A feature aparece. O código compila. O teste passa. Mas ninguém entende exatamente o que foi feito e por quê.

Velocidade sem compreensão é adiantamento de problema.

Estamos acelerando a entrega e desacelerando a formação. Principalmente em times mais juniores. Se a IA substitui o esforço de entender, em vez de ampliá-lo, o time terceiriza não só a execução, mas a construção de repertório.

E isso não é um problema individual. É problema de liderança. Se ninguém consegue explicar o sistema, falhou a governança técnica.

Arquitetura sempre foi sobre julgamento. Gestão de dívida cognitiva agora é parte central desse julgamento.

Dívida cognitiva não quebra o build. Quebra a capacidade do time de pensar.