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    <hr class="wp-block-separator has-css-opacity is-style-wide"/>
    <!-- /wp:separator --></div><p><a target="_blank" href="https://zencoder.ai/" target="_blank" rel="noreferrer noopener">Zencoder</a> apresenta seus agentes de codificação e teste de unidade com inteligência artificial de próxima geração hoje, posicionando a empresa com sede em São Francisco como um importante concorrente contra jogadores estabelecidos como <a target="_blank" href="https://github.com/features/copilot" target="_blank" rel="noreferrer noopener">GitHub Copilot</a> e novatos como <a target="_blank" href="https://www.cursor.com/" target="_blank" rel="noreferrer noopener">Cursor</a>.</p>

    <p>A empresa, fundada pelo ex-CEO da Wrike, Andrew Filev, integra seus agentes de IA diretamente em ambientes de desenvolvimento populares, incluindo <a target="_blank" href="https://code.visualstudio.com/" target="_blank" rel="noreferrer noopener">Visual Studio Code</a> e <a target="_blank" href="https://www.jetbrains.com/ides/" target="_blank" rel="noreferrer noopener">IDEs da JetBrains</a>, além de integrações profundas com <a target="_blank" href="https://www.atlassian.com/software/jira" target="_blank" rel="noreferrer noopener">JIRA</a>, <a target="_blank" href="https://github.com/" target="_blank" rel="noreferrer noopener">GitHub</a>, <a target="_blank" href="https://about.gitlab.com/" target="_blank" rel="noreferrer noopener">GitLab</a>, <a target="_blank" href="https://sentry.io/welcome/?utm_source=google&amp;utm_medium=cpc&amp;utm_id=%7B20407805488%7D&amp;utm_campaign=Google_Search_Brand_SentryKW_NORM_Alpha&amp;utm_content=g&amp;utm_term=sentry&amp;gad_source=1&amp;gclid=Cj0KCQjwna6_BhCbARIsALId2Z0Dh8HIspl9r341QUbmscKYMFBIJOKnGWa1ljEfm3bjQV4UDoq3WVoaAuU9EALw_wcB" target="_blank" rel="noreferrer noopener">Sentry</a> e mais de 20 outras ferramentas de desenvolvimento.</p>

    <p>“Começamos com a tese de que os transformadores são poderosos blocos de construção de computação, mas se você colocá-los em um ambiente mais agente, você pode obter muito mais deles,” disse Filev em uma entrevista exclusiva ao VentureBeat. “Por agente, quero dizer duas coisas principais: primeiro, dar feedback à IA para que possa melhorar seu trabalho, e segundo, equipá-la com ferramentas. Assim como a inteligência humana, a IA se torna significativamente mais capaz quando tem as ferramentas adequadas à sua disposição.”</p>

    <h2 class="wp-block-heading" id="h-why-developers-won-t-need-to-abandon-their-favorite-ides-for-ai-assistance">Por que os desenvolvedores não precisarão abandonar seus IDEs favoritos para assistência de IA</h2>

    <p>Vários assistentes de codificação com IA surgiram no último ano, mas a abordagem da Zencoder se destaca por operar dentro dos fluxos de trabalho existentes, em vez de exigir que os desenvolvedores mudem de plataforma.</p>

    <p>“Nosso principal concorrente é o Cursor. O Cursor é seu próprio ambiente de desenvolvimento, enquanto nós entregamos as mesmas capacidades agente muito poderosas, mas dentro dos ambientes de desenvolvimento existentes,” disse Filev ao VentureBeat. “Para alguns desenvolvedores, isso não importa muito. Mas para outros, eles querem ou precisam se manter em seus ambientes existentes.”</p>

    <p>Essa distinção é especialmente importante para desenvolvedores empresariais que trabalham em Java e C#, linguagens para as quais IDEs especializados como IntelliJ e Rider da JetBrains oferecem suporte mais robusto do que ambientes generalizados.</p>

    <h2 class="wp-block-heading" id="h-how-zencoder-s-ai-agents-are-beating-state-of-the-art-benchmarks-by-double-digit-margins">Como os agentes de IA da Zencoder estão superando benchmarks de ponta por margens de dois dígitos</h2>

    <p>A empresa afirma ter vantagens de desempenho significativas sobre os concorrentes, respaldadas por resultados em benchmarks padrão da indústria. Segundo Filev, os agentes da Zencoder podem resolver 63% dos problemas no <a target="_blank" href="https://openai.com/index/introducing-swe-bench-verified/">benchmark SWE-Bench Verified</a>, colocando-a entre os três melhores desempenhos, apesar de usar uma abordagem prática de trajetória simples em vez de várias tentativas paralelas como alguns sistemas focados em pesquisa.</p>

    <p>“Nosso agente é distinto porque estamos focados em construir o melhor pipeline para o uso real de desenvolvedores,” disse Filev. “O que torna nossa abordagem especial é que nosso agente opera com o que chamamos de uma base de trajetória única e simples. Para um agente de trajetória única resolver com sucesso 63% desses problemas complexos é notavelmente impressionante.”</p>

    <p>Ainda mais notável, a empresa relata aproximadamente 30% de sucesso no novo benchmark <a target="_blank" href="https://www.swebench.com/multimodal.html">SWE-Bench Multimodal</a>, que Filev afirma ser o dobro do melhor resultado anterior de menos de 15%. No benchmark recentemente introduzido pela OpenAI, <a target="_blank" href="https://openai.com/index/swe-lancer/">SWE-Lancer IC Diamond</a>, a Zencoder reporta mais de 30% de sucesso — mais de 20% melhor do que o próprio melhor resultado da OpenAI.</p>

    <h2 class="wp-block-heading" id="h-the-secret-sauce-repo-grokking-technology-that-understands-your-entire-codebase">O segredo: tecnologia 'Repo Grokking' que entende toda a sua base de código</h2>

    <p>O desempenho da Zencoder decorre de sua tecnologia proprietária “<a target="_blank" href="https://zencoder.ai/product/repo-grokking">Repo Grokking</a>”, que analisa e interpreta grandes bases de código para fornecer contexto crítico aos agentes de IA.</p>

    <p>“Todos esses agentes têm capacidades distintas moldadas pelos modelos de linguagem embutidos neles,” explicou Filev. “Seja um modelo de fronteira ou um modelo de código aberto, o LLM por si só não sabe nada sobre o seu projeto específico na maioria dos cenários. Ele só pode trabalhar com o contexto que lhe foi fornecido.”</p>

    <p>A abordagem da Zencoder combina várias técnicas além de simples embeddings de IA para busca semântica. “Ela utiliza busca de texto completo tradicional, usa um reclassificador personalizado, usa LLM, e informações sintéticas. Então, faz muitas coisas para construir a melhor compreensão dos repositórios dos clientes,” disse Filev.</p>

    <p>Essa compreensão contextual ajuda o sistema a evitar uma crítica comum dos assistentes de codificação com IA—que eles introduzem mais problemas do que resolvem ao incompreender estruturas de projetos ou dependências.</p>

    <h2 class="wp-block-heading" id="h-coffee-mode-how-developers-can-finally-take-breaks-while-ai-writes-their-unit-tests">'Modo Café': Como os desenvolvedores podem finalmente fazer pausas enquanto a IA escreve seus testes de unidade</h2>

    <p>Talvez o recurso mais chamativo seja o que a Zencoder chama de “Modo Café”, que permite que os desenvolvedores se afastem enquanto os agentes de IA trabalham autonomamente.</p>

    <p>“Você pode literalmente apertar esse botão e ir pegar um café, e o agente fará esse trabalho sozinho,” disse Filev ao VentureBeat. “Como gostamos de dizer na empresa, você pode assistir eternamente a queda da água, o fogo ardendo, e o agente trabalhando no modo café.”</p>

    <p>O recurso pode ser aplicado tanto na escrita de código quanto na geração de testes de unidade — sendo este último especialmente valioso, uma vez que muitos desenvolvedores preferem criar novos recursos a escrever cobertura de testes.</p>

    <p>“Eu nunca vi um desenvolvedor que diga: ‘Oh meu Deus, eu quero escrever um monte de testes para o meu código,'” disse Filev. “Normalmente, eles gostam de criar coisas, e o teste é meio que um suporte à criação, em vez do processo de criação.”</p>

    <p>O lançamento da Zencoder ocorre em um momento crítico, quando desenvolvedores e empresas estão navegando sobre como integrar efetivamente ferramentas de codificação com IA em fluxos de trabalho existentes. O cenário da indústria inclui céticos que apontam para as limitações da IA na produção de código pronto para produção e entusiastas que superestimam suas capacidades.</p>

    <p>“Há muito agora, muita emoção, emoção reprimida do lado da IA,” observou Filev. “Você vê pessoas em ambos os lados, como um deles dizendo: ‘Ei, é a melhor coisa desde a invenção do pão fatiado, vou programar meu próximo Salesforce com isso.’ E então você tem os naysayers que estão tentando provar que ainda são as crianças mais inteligentes do bloco... tentando encontrar os cenários onde falha.”</p>

    <p>Filev defende uma abordagem mais ponderada, vendo ferramentas de codificação com IA como instrumentos sofisticados que requerem habilidades adequadas para serem utilizadas de forma eficaz. “É uma ferramenta. É uma ferramenta sofisticada, uma ferramenta muito poderosa. E, portanto, engenheiros precisam desenvolver habilidades para usá-la. Não está ainda ao ponto de ser um substituto para um engenheiro, pelo menos em projetos empresariais grandes e complexos.”</p>

    <h2 class="wp-block-heading" id="h-the-roadmap-production-ready-ai-code-generation-with-built-in-security-checks">O roadmap: Geração de código de IA pronta para produção com verificações de segurança embutidas</h2>

    <p>Olhando para o futuro, a Zencoder planeja continuar melhorando o desempenho de seus agentes nos benchmarks enquanto expande o suporte para mais linguagens de programação e foca na geração de código pronto para produção com testes embutidos e verificações de segurança.</p>

    <p>“O que você verá ao longo do resto do ano, uma grande parte disso será focada em garantir que o software que criamos para você e com você, você tenha alguma confiança nele,” disse Filev. “Queremos ter certeza de que esse código seja revisado pela IA ou pelas suas ferramentas de CI/CD, que o código hospedado seja testado seja pela CI/CD ou pela IA, que você saiba que não há vulnerabilidades de segurança óbvias.”</p>

    <p>Filev prevê mudanças drásticas no cenário de desenvolvimento de software antes do final de 2025: “Estou confiante de que a indústria de software parecerá muito diferente até o final deste ano, e que essa categoria inteira tomará outro rumo... Antes que o calendário termine, então nos próximos nove meses, veremos outra geração de assistência de codificação com IA, agentes de codificação com IA.”</p>

    <p>A empresa oferece <a target="_blank" href="https://zencoder.ai/pricing">três níveis de preços</a>: uma versão básica gratuita, um nível Business de $19 por usuário por mês com recursos avançados de codificação e teste, e um nível Enterprise a $39 por usuário por mês que inclui suporte premium e recursos de conformidade.</p>

    <p>Para uma indústria que ainda debate se a IA substituirá desenvolvedores ou apenas os aumentará, a abordagem da Zencoder sugere um terceiro caminho: IA que encontra os desenvolvedores onde estão, ajuda a evitar as partes tediosas e os permite desfrutar do seu café em paz.</p>
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