Loop engineering: o que é esta técnica de IA que os programadores estão a adotar?

A forma como os programadores utilizam agentes de inteligência artificial (IA) está a evoluir rapidamente. Em vez de dependerem de novos prompts a cada passo, muitos estão agora a recorrer ao chamado loop engineering, uma abordagem que privilegia processos automáticos e agentes capazes de trabalhar com pouca intervenção humana.

O que é o loop engineering?
O crescimento dos agentes de IA está também a aumentar os custos associados à sua utilização. Sistemas mais avançados recorrem frequentemente a vários modelos e subagentes em simultâneo, o que resulta num consumo elevado de tokens e de capacidade de processamento.
Perante este cenário, muitos programadores estão a procurar formas mais eficientes de organizar o trabalho dos agentes. A ideia passa por criar sistemas que consigam continuar a executar tarefas de forma autónoma, sem exigir que o utilizador introduza constantemente novas instruções.
Foi neste contexto que surgiu o conceito de loop engineering. Em vez de o utilizador escrever sucessivos prompts para orientar o modelo, cria-se um fluxo de trabalho permanente que é responsável por gerar novas instruções automaticamente sempre que necessário.
O engenheiro da OpenAI, Peter Steinberger, responsável pelo projeto OpenClaw, tem sido um dos principais defensores desta abordagem. Na sua perspetiva, o verdadeiro desafio já não passa por aperfeiçoar prompts, mas sim por construir loops capazes de orientar os agentes de IA ao longo de todo o processo.
Here's a simple loop: Tell codex to maintain your repos, wake up every 5 minutes and direct work to threads. That makes it easy to parallelize+steer work as needed.
I use a orchestrator skill combined with my triage+autoreview+computer use skills, so some work can land… pic.twitter.com/0ASlWqkysW
— Peter Steinberger 🦞 (@steipete) June 11, 2026
Fluxos contínuos substituem pedidos isolados
Um loop pode ser entendido como um processo repetitivo e automatizado. Depois de definido o objetivo, o sistema continua a executar ações sucessivas até considerar que o trabalho está concluído.
Ferramentas como Claude Code e Codex já incluem funcionalidades que seguem esta filosofia. Em vez de terminarem após uma única resposta, permitem que o agente continue a resolver o problema através de várias etapas consecutivas.
Segundo Boris Cherny, criador do Claude Code, esta mudança alterou completamente a sua forma de trabalhar. Em vez de escrever manualmente a maioria dos prompts, utiliza agora um agente intermédio que gera essas instruções automaticamente e coordena toda a interação com o modelo principal.
Vários agentes de IA com funções distintas
Grande parte destes sistemas funciona através da colaboração entre diferentes agentes especializados. Cada um desempenha uma tarefa específica dentro do fluxo de trabalho.
Addy Osmani, diretor da Google Cloud, destaca que um sistema deste tipo pode integrar automatizações, worktrees, competências específicas, plugins, conectores e diversos subagentes. Entre todos estes elementos, considera que a automação é a peça central, pois é ela que permite ao loop repetir-se continuamente.
É também frequente dividir responsabilidades. Um agente pode escrever o código enquanto outro fica encarregado de o analisar e validar. Desta forma evita-se que o mesmo modelo avalie o próprio trabalho, o que reduz o risco de erros passarem despercebidos.
Addy Osmani, diretor da Google Cloud
Escalar agentes de IA tem um preço
Apesar das vantagens, aumentar a complexidade destes sistemas implica também custos superiores. Sempre que é acrescentado um novo agente, aumentam igualmente as chamadas aos modelos de IA e às diferentes ferramentas utilizadas durante o processo.
Peter Steinberger explica que um dos seus sistemas desperta automaticamente em intervalos regulares, distribui trabalho por várias tarefas paralelas e coordena toda a execução. Esta abordagem permite tratar vários problemas em simultâneo, mas exige um maior consumo de recursos computacionais.
Ainda assim, o engenheiro considera que existem formas de reduzir os custos, como aumentar o intervalo entre execuções para uma hora ou até um dia.
Addy Osmani faz uma recomendação semelhante. Na sua opinião, os subagentes só devem ser utilizados quando existe uma vantagem clara em obter uma segunda análise ou uma validação independente, já que cada um representa um custo adicional.
 
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