Quando o chat é a interface errada

O texto argumenta que o chat, embora seja uma interface universal conveniente para começar a usar LLMs, frequentemente é inadequado quando o usuário já sabe qual tarefa quer realizar. Nesse caso, uma interface especializada pode ser mais eficiente do que conduzir tudo por uma caixa de texto e consumir tokens a cada interação.

No GitHub Copilot, essa alternativa é chamada de canvas: uma aplicação full-stack pequena que roda dentro do aplicativo GitHub Copilot, sem a interface convencional do navegador. O agente pode se comunicar com o servidor da aplicação, e o servidor pode responder ao agente. Assim, o canvas combina as capacidades de um programa comum com comunicação bidirecional com o agente do Copilot.

O texto apresenta exemplos práticos:

• Um jogo de Connect 4 para jogar contra o agente dentro do aplicativo Copilot.
• Uma interface para o Winget, capaz de pesquisar pacotes no registro e administrar pacotes locais, incluindo instalação e desinstalação.
• Uma interface para trabalhar diretamente com um banco SQLite, com suporte a IntelliSense e execução de SQL.
• Uma interface semelhante ao Windows Live Writer para escrever posts de um blog Jekyll sem editar Markdown diretamente.
• Uma interface para automatizar um fluxo de desenvolvimento que envolve pesquisa, criação de protótipos, revisão e avanço entre etapas.

Como os canvases são aplicações full-stack, eles podem chamar APIs de terceiros e executar código localmente na máquina. O exemplo do Winget destaca que o canvas não precisa necessariamente conter IA: o agente pode construir uma ferramenta especializada e, depois, o usuário pode utilizá-la diretamente. Isso evita gastar tokens pedindo repetidamente ao agente operações rotineiras, como preparar e fazer commit de alterações.

A proposta também se aplica a fluxos agentivos de desenvolvimento. O processo descrito envolve interagir com o agente, visualizar protótipos, orientar mudanças e revisar resultados. Um canvas pode transformar esse processo em uma interface de acompanhamento e automação, permitindo que o agente pesquise, gere protótipos e avise quando um resultado estiver pronto para revisão. O grau de automação fica sob controle do usuário, que pode permanecer no circuito apenas nas etapas necessárias.

A conclusão é que limitar a interação a um chat dificulta descobrir como resolver problemas concretos, porque uma textarea não oferece visualização, controles ou ações específicas para cada tarefa. Canvases funcionam como espaços de trabalho interativos nos quais é possível visualizar informações, explorar fluxos e agir sobre tarefas complexas. O texto afirma que alguns, como o canvas para SQLite, podem ser criados em uma única tentativa, enquanto o canvas de workflow exigiu quase um dia para ajustar o design e a automação.