Agentes de IA para CircleCI
Um agente da Monmo trabalha no CircleCI como o engenheiro que cuida dos seus builds. Ele explica por que um workflow falhou, identifica os testes instáveis que continuam causando falhas na branch main, propõe um config.yml mais rápido e monitora quais jobs consomem mais créditos. Ele usa seu próprio token do CircleCI. Para executar novamente, aprovar um job de espera, iniciar um pipeline ou editar contextos, ele aguarda sua aprovação.
Atualizado em 2026-11-13 · Comece grátis. Planos pagos a partir de $15 por mês.
O que os agentes fazem no app CircleCI
Entenda por que um workflow falhou
Quando um workflow falha, o agente lê a saída da etapa com erro, encontra o primeiro erro real, compara com a última execução bem-sucedida na mesma branch e inclui o link para o commit no GitHub que causou a mudança.
PeçaO workflow build-and-test falhou na branch main. Qual é o erro real e o que mudou desde a última execução bem-sucedida?
Encontre testes instáveis
Toda segunda-feira, o agente lê os resultados dos testes dos últimos 30 dias, lista os que passaram e falharam no mesmo código, com a frequência de cada caso, e prepara um ticket no Jira para cada um que valha a pena corrigir.
PeçaToda segunda-feira, liste os testes mais instáveis da branch main nos últimos 30 dias e prepare um ticket para cada um dos cinco primeiros.
Deixe a configuração mais rápida
O agente lê .circleci/config.yml e o tempo de execução de cada job. Depois, propõe em uma branch melhorias como cache, paralelismo, divisão de testes, uso de imagens em cache do Docker Hub ou outra classe de recursos. Para enviar a alteração, ele pede sua aprovação.
PeçaNosso pipeline leva 22 minutos. Encontre os jobs mais lentos e proponha um config.yml mais rápido em uma branch.
Veja um resumo antes de aprovar
Quando um workflow para em um job de aprovação antes do deploy, o agente lista os commits, pull requests e resultados dos testes incluídos e prepara uma mensagem para o Slack, para ajudar você a decidir. Ele sempre pede sua aprovação antes de liberar o job.
PeçaO workflow deploy-production está aguardando aprovação. Resuma o que será implantado e diga se todos os testes passaram.
Monitore o uso de créditos
No primeiro dia do mês, o agente lê o uso por projeto e workflow e identifica os jobs que mais consumiram créditos e os que são executados quando nada relevante mudou. Ele apresenta os dados no Google Sheets.
PeçaNo dia 1, mostre quais projetos e jobs consumiram mais créditos do CircleCI no mês passado e por quê.
Audite contextos e variáveis
O agente lista cada contexto, os projetos que o usam e as restrições por grupo de segurança, informando apenas os nomes das variáveis. Ele também sinaliza contextos abertos a todos que contêm chaves de deploy. Para alterá-los, ele pede sua aprovação.
PeçaQuais contextos contêm chaves de produção e quais projetos podem usá-los?
Mantenha os orbs atualizados
O agente lista os orbs que cada projeto usa e suas versões fixadas, lê o histórico de alterações das versões mais recentes e prepara a atualização em uma branch, com uma descrição do que muda.
PeçaQuais orbs dos nossos projetos estão mais de uma versão principal atrasados? Prepare as atualizações em branches.
Como se conecta
- 1Você conecta o CircleCI com um token pessoal de API da sua própria conta. O token permite as mesmas ações que você pode realizar nos projetos da sua organização, então o agente tem o mesmo acesso que você.
- 2Você escolhe quais agentes podem usar o CircleCI. Um agente de engenharia precisa desse acesso, e um agente de dados pode consultar o uso para um relatório mensal; os outros não precisam acessar seus pipelines.
- 3O agente lê pipelines, logs, resultados de testes e dados de uso sem pedir autorização. Para executar novamente ou cancelar um workflow, aprovar um job de espera, iniciar um pipeline, editar um contexto ou variável e enviar configurações, ele pede sua aprovação.
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Outros apps desse tipo em que os agentes trabalham, cada um com sua própria página.
Perguntas frequentes
Um agente de IA pode corrigir falhas de build no CircleCI?
Ele diagnostica a falha e prepara uma alteração. O agente de IA lê a saída da etapa que falhou, compara com a última execução bem-sucedida e, quando o problema está no código ou em config.yml, faz a alteração em uma branch no próprio computador. Para enviar a branch e executar o workflow novamente, ele pede sua aprovação.
Um agente de IA pode encontrar testes instáveis no CircleCI?
Sim. O agente lê os resultados dos testes no período que você escolher, encontra os testes que passam e falham no mesmo código, classifica-os pela frequência com que causam falhas de build e prepara tickets no Jira ou Linear. Corrigir um teste instável exige uma alteração no código, então o agente pede sua aprovação antes de enviá-la.
O agente pode aprovar jobs de espera ou iniciar deploys?
Não sem sua aprovação. Um job de espera existe para que uma pessoa tome a decisão, e o agente respeita isso: ele resume o que seria implantado e mostra um cartão. Só aprova quando você permite, pela conexão com o CircleCI ou pelo próprio navegador quando a conexão não oferece suporte à ação.
O agente pode reduzir nosso consumo de créditos no CircleCI?
Ele pode identificar onde os créditos são consumidos e propor mudanças. O agente mostra os jobs que mais consomem, workflows executados quando arquivos não relacionados mudam e classes de recursos maiores que o necessário. Depois, prepara alterações na configuração em uma branch. Ele não pode prometer um valor de economia, mas cada proposta explica o que deve mudar.
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