A Amazon Web Services anunciou na terça-feira três novos agentes de IA que chama de “agentes de fronteira, incluindo um projetado para aprender como você gosta de trabalhar e depois operar por conta própria por dias.
Cada um desses agentes lida com tarefas diferentes, como escrever código, processos de segurança, como revisões de código, e automatizar tarefas de DevOps, como prevenir incidentes ao enviar novo código ao vivo. Versões de visualização dos agentes já estão disponíveis.
Talvez a maior e mais interessante afirmação da AWS seja a promessa de que o agente Frontier chamado “agente autônomo Kiro” pode trabalhar sozinho por dias seguidos.
Kiro é um agente de codificação de software baseado na ferramenta de codificação de IA existente da AWS, Kiro, que foi anunciada em julho. Embora a ferramenta existente pudesse ser usada para codificação de vibração (que na verdade é apenas prototipagem), sua intenção era produzir código operacional ou software que seria colocado em operação. Para criar um código confiável, a IA deve seguir as especificações de codificação de software da empresa. Kiro faz isso por meio de um conceito chamado “desenvolvimento orientado a especificações”.
Conforme Kiro codifica, o ser humano instrui, confirma ou corrige suas suposições, criando assim especificações. O agente autônomo Kiro observa o funcionamento da equipe nas diversas ferramentas, escaneando o código existente, entre outros meios de treinamento. E então, diz a AWS, ele pode funcionar de forma independente.
“Você simplesmente atribui uma tarefa complexa do backlog e ele descobre de forma independente como realizar esse trabalho”, prometeu Matt Garman, CEO da AWS, ao apresentar o novo produto durante sua palestra no AWS re:Invent na terça-feira.
“Na verdade, ele aprende como você gosta de trabalhar e continua a aprofundar a compreensão do seu código, dos seus produtos e dos padrões que sua equipe segue ao longo do tempo”, disse ele.
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A Amazon diz que Kiro mantém “contexto persistente durante as sessões”. Em outras palavras, ele não fica sem memória e esquece o que deveria fazer. Portanto, ele pode receber tarefas e trabalhar sozinho por horas ou dias, promete a Amazon, com intervenção humana mínima.
Garman descreveu uma tarefa como atualizar um código crítico usado por 15 bits de software corporativo. Em vez de atribuir e verificar cada atualização, Kiro pode ser designado para corrigir todas as 15 em um único prompt.
Para completar a automação das tarefas de codificação, o provedor de nuvem desenvolveu o AWS Security Agent, um agente que trabalha de forma independente para identificar problemas de segurança à medida que o código é escrito, testa-o após o fato e depois oferece sugestões de correções. O Agente DevOps completa o trio, testando automaticamente o novo código em busca de problemas de desempenho ou compatibilidade com outras configurações de software, hardware ou nuvem.
Certamente, os agentes da Amazon não são os primeiros a reivindicar longas janelas de trabalho. Por exemplo, a OpenAI disse no mês passado que GPT‑5.1-Codex-Max, seu modelo de codificação agente, também foi projetado para execuções longas, de até 24 horas.
Também não está totalmente claro se o maior obstáculo para a adoção de agentes é a janela de contexto (também conhecida como a capacidade de trabalhar continuamente sem parar). Os LLMs ainda apresentam problemas de alucinação e precisão que transformam os desenvolvedores em “babás”, dizem eles. Portanto, os desenvolvedores geralmente desejam atribuir tarefas curtas e verificar rapidamente antes de prosseguir.
Ainda assim, antes que os agentes possam se tornar colegas de trabalho, as janelas de contexto devem crescer ainda mais. A tecnologia da Amazon é outro grande passo nessa direção.
