Ciclos iterativos de autocorreção
Execute testes, interprete as falhas e peça ao modelo para corrigi-las — o ciclo interno de todo agente de código moderno.
Ciclos iterativos de autocorreção é uma aula grátis de AI Agents no CoddyKit. Esta é a aula 3 de 4. Você pode ler a aula completa abaixo gratuitamente — depois pratica ao vivo no navegador com um editor de código integrado e um tutor de IA 24/7. Faz parte do caminho de aprendizado de AI Agents, e seu progresso é sincronizado entre a web e o app CoddyKit. O curso de AI Agents inclui 4 aulas no total.
Partes desta aula ainda não foram traduzidas e aparecem em inglês.
Por que a autocorreção?
As primeiras tentativas frequentemente falham. A propriedade que define um agente de programação é sua capacidade de:
- Executar o código
- Ler o erro
- Corrigir o código
- Repetir
Esse ciclo interno é o que diferencia agentes de programação reais de demonstrações de preenchimento de texto.
The Loop
def code_until_pass(task, max_iters=10):
write_initial_code(task)
for i in range(max_iters):
result = run_tests()
if result.passed:
return 'success'
fix_prompt = f'Tests failed:\n{result.stderr}\nRead the code, identify the bug, and fix it with edit_file.'
agent.run(fix_prompt)
return 'gave up'Forneça feedback útil
Uma mensagem genérica como "os testes falharam" não permite tomar nenhuma ação. Passe toda a saída do erro, os rastreamentos de pilha e os valores esperado e real:
fix_prompt = f'''
The tests failed with this output:
FAILED tests/test_utils.py::test_add
AssertionError: expected 4, got 5
at line 42
Fix the code by editing the file.
'''Leia novamente antes de corrigir de novo
Os modelos esquecem. Force-os a reler o estado atual do arquivo a cada iteração:
fix_prompt = 'First, read_file the failing module. Then edit it.'Detecte falhas repetidas
Se o mesmo teste falhar por 3 iterações consecutivas com erros idênticos, o agente está travado. Replaneje ou escale:
if same_error_count >= 3:
return 'stuck — replanning needed'Replan When Stuck
replan_prompt = f'''
The current approach is not working. The repeated error is:
{error}
Describe ONE alternative approach to solving the task.
'''Escale para um modelo maior
Se um modelo barato ficar travado, repita o prompt de correção SAME com um modelo mais avançado:
if iter > 3 and using_cheap_model:
switch_to_big_model()
# often unblocks 50% of stuck casesVerifique após cada edição
Não agrupe muitas edições para só então verificar — fica difícil atribuir as falhas. Edite uma coisa, verifique e edite a próxima.
Inclua a saída dos testes no contexto
Mantenha a saída recente dos testes no contexto do agente. Sem ela, o agente não sabe o que acabou de fazer:
messages.append({'role': 'tool', 'content': f'After your edit, tests now: {test_summary}'})Evite ciclos infinitos de "correção"
Defina um limite rígido para as iterações. Se a tarefa não estiver concluída ao atingir o número máximo de iterações, escale para uma pessoa:
if iter == MAX_ITERS - 1:
notify_human(task, current_state, error_history)
breakAcompanhe métricas de autocorreção
- Média de iterações até o sucesso
- Tarefas que desistem ao atingir o máximo de iterações
- Tarefas concluídas em 1 iteração em comparação com 5
Essas métricas orientam melhorias nos prompts e nas ferramentas.
Autocrítica sem testes
Para tarefas sem um conjunto claro de testes, adicione uma etapa de crítica: faça o agente revisar suas próprias diferenças antes de enviá-las:
critique_prompt = '''
Review your changes for:
- Off-by-one errors
- Missing error handling
- Breaking other tests
Return FIX LATER or DONE.
'''Entradas da autocorreção
Qual é a entrada mais importante para o "ciclo de correção" de um agente?
Recapitulação
Executar -> erro -> corrigir -> repetir. Passe erros concretos. Leia novamente antes de corrigir de novo. Detecte paralisações. Escale para modelos maiores ou pessoas quando ficar travado.
Perguntas Frequentes
A aula “Ciclos iterativos de autocorreção” é grátis?
Sim — o texto completo de “Ciclos iterativos de autocorreção” é grátis para ler aqui na web. Para praticá-la interativamente (um editor de código integrado e um tutor de IA 24/7) e desbloquear o restante do curso de AI Agents, atualize para CoddyKit PRO. O curso de AI Agents inclui 4 aulas no total.
O que vou aprender em “Ciclos iterativos de autocorreção”?
Execute testes, interprete as falhas e peça ao modelo para corrigi-las — o ciclo interno de todo agente de código moderno. Você pratica AI Agents com código prático que executa diretamente no navegador, e um tutor de IA 24/7 responde suas dúvidas enquanto trabalha na aula.
Preciso ter experiência prévia para começar AI Agents?
Nenhuma experiência prévia é necessária. AI Agents no CoddyKit é estruturado para alunos iniciantes até avançados, então você pode começar aqui ou desde o início e aprender no seu ritmo. Esta é a aula 3 de 4.
Quanto tempo leva a aula “Ciclos iterativos de autocorreção”?
A maioria das aulas CoddyKit leva cerca de 5–10 minutos. Cada uma é compacta e interativa, então você faz progresso constante e retoma exatamente de onde parou entre web e app.
Posso escrever e executar código nesta aula de AI Agents?
Sim. Cada aula de AI Agents inclui um editor de código integrado, então você escreve e executa código real direto no navegador e recebe feedback de IA instantaneamente — nenhuma configuração local necessária.
Todas as aulas deste curso
- Padrões agênticos: planejar, executar e verificar
- Superfícies de ferramentas para programação (ler, editar, Bash)
- Ciclos iterativos de autocorreção
- Arquiteturas do SWE-Agent e do OpenDevin