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.
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
- 1Panorama 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.
- 2Visão 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.
- 3Visão 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.
- 4Visão 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.
- 5Visão 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.
- 6Visão 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.
- 7Escolhendo 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.
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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