Curso · 7 capítulos

Panorama dos Agentes de Codificação

Escolha o agente de codificação com IA certo para o seu time. Compare Claude Code, OpenAI Codex, Gemini CLI, GitHub Copilot e Cursor em arquitetura, permissões e custo. 7 capítulos, nível fundamentos.

Pagofoundations7 capítulos140 minInglês + 6 idiomasCertificado ao concluir

O que você vai saber fazer

  • Compare os 5 principais agentes de codificação
  • Mapeie agentes de terminal, nuvem e IDE
  • Avalie o modelo de permissões de cada agente
  • Compare os custos dos agentes de codificação
  • Encontre o agente ideal para o seu time
  • Planeje um rollout multi-agente

O que tem dentro

  1. 1
    Panorama dos Agentes de Código: Comece Aqui

    Uma orientação de 12 minutos sobre cinco agentes de código cujas listas de funcionalidades convergiram perto de 1M de contexto — então a decisão real é encaixe, não capacidade.

    20 min
  2. 2
    Visão Geral do Claude Code

    O agente de codificação nativo de terminal da Anthropic — arquitetura, contexto de 1M tokens, permissões, modelo de custos e trade-offs honestos para gestores de engenharia avaliando suas opções.

    20 min
  3. 3
    Visão Geral do OpenAI Codex

    O agente de código async-first da OpenAI — arquitetura CLI e de tarefas na nuvem, execução em sandbox, modelo de permissões, estrutura de custos e trade-offs honestos para líderes de engenharia avaliando suas opções.

    20 min
  4. 4
    Visão Geral do Gemini CLI

    O agente de terminal open-source do Google — sendo descontinuado para usuários consumer, Pro e Ultra em 18 de junho de 2026 em favor do Antigravity CLI, de código fechado.

    20 min
  5. 5
    Visão Geral do GitHub Copilot

    O ecossistema de assistente de código nativo de IDE da Microsoft/GitHub — superfícies, arquitetura, tratamento de contexto, permissões, modelo de custos e trade-offs honestos para gerentes de engenharia avaliando suas opções.

    20 min
  6. 6
    Visão Geral do Cursor

    A IDE AI-nativa que faz fork do VS Code e integra múltiplos modelos em cada superfície de edição — arquitetura, tratamento de contexto, permissões, modelo de custos e trade-offs honestos para líderes de engenharia avaliando suas opções.

    20 min
  7. 7
    Escolhendo o Agente Certo

    Um framework de decisão para gestores de engenharia avaliando agentes de código — dimensões que importam, arquétipos de equipe, estratégias multi-agente e playbook de implantação.

    20 min

Perguntas frequentes

O que vou aprender no curso Coding Agents Landscape?
Você aprende como cinco grandes agentes de codificação com IA (Claude Code, OpenAI Codex, Gemini CLI, GitHub Copilot e Cursor) se diferenciam em arquitetura, janela de contexto, permissões e custo. O capítulo final oferece um framework de decisão para você escolher o agente ideal para o seu time e planejar um rollout.
Para quem é este curso sobre agentes de codificação?
O curso foi desenvolvido para engenheiros e gestores de engenharia que precisam avaliar e escolher agentes de codificação com IA para um time. É uma visão geral de nível fundamentos, ideal para quem toma ou influencia decisões sobre ferramentas.
Preciso saber programar ou ter experiência para fazer este curso?
Alguma experiência em engenharia de software ajuda, pois o curso aborda arquitetura, execução em sandbox e modelos de custo. Você não escreve código durante o curso. É uma pesquisa de avaliação e comparação, não um projeto prático.
Qual é a duração do curso e há certificado?
O curso tem 7 capítulos e dura cerca de 140 minutos (aproximadamente 2 horas e 20 minutos). Ao concluir os capítulos, você recebe um certificado que pode ser compartilhado.
O curso Coding Agents Landscape é gratuito?
Não. É um curso pago, incluído na assinatura do AI Academy by Anthropos.

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