Quem já teve uma grande ideia sobre uma aplicação, apenas para ser confrontado com a realidade do pavor do desenvolvimentoo que pode levar semanas ou até meses. O caminho entre a ideia e um produto funcional pode ser cansativo. Think about que você pudesse encaixar todo esse procedimento na quantidade de tempo que passa tomando uma xícara de café? Não é um sonho no futuro.
Este artigo descreve o processo de construção de um agente de produtividade pessoal completo, com um único immediate até um aplicativo implantado em execução, em cinco minutos, usando o modelo GLM-5 AI no Z.humano plataforma. A viagem representa uma nova onda de desenvolvimento de IA de agência, já que a velocidade de criação de um aplicativo MVP está no nível mais baixo de todos os tempos.
O que é o modelo GLM-5 AI?
O GLM-5, o principal modelo básico da Zhipu AI, está no centro desse rápido desenvolvimento. É um grande salto no progresso dos assistentes tradicionais de IA com capacidades de codificação. O GLM-5 destina-se à chamada Engenharia Agente. Isso implica que é uma entidade autodirigida, capaz de compreender objetivos de alto nível, projetar ações multifacetadas, escrever código e resolver problemas por si só.
O GLM-5 foi desenvolvido para lidar com todo o ciclo de vida de desenvolvimento de software program. Treinado em grande quantidade de código e conhecimento de engenharia, ele pode criar estruturas de projetos, gerenciar bancos de dados e construir APIs e interfaces de usuário. Sua capacidade de raciocinar sobre os problemas o torna um parceiro poderoso para desenvolvedores que buscam avançar mais rapidamente. Na plataforma Z.ai funciona em um ambiente integrado com acesso a sistema de arquivos, terminal e editor, permitindo realizar tarefas por conta própria com tranquilidade.
Construindo um Agente de Produtividade Pessoal usando GLM 5
Estaremos construindo um aplicativo totalmente implantado com Vibe Coding usando Z.ai somente plataforma. Para isso, vamos até https://chat.z.ai/ e selecione o modelo GLM 5 no topo. Habilite também o modo “Agente” para que ele possa criar arquivos usando o Terminal na Nuvem.
A primeira etapa: brainstorming no aplicativo
O projeto começou com um immediate simples e de alto nível: “Primeiro faça um brainstorming sobre um agente de produtividade pessoal. Depois, crie uma versão MVP disso.”
Este foi o início do processo. O modelo GLM-5 AI não começou a escrever código. A primeira coisa que conseguiu produzir foi um plano estruturado. Com base neste plano, foi delineada a ideia principal, discutidos os aspectos mais importantes e estabelecido o escopo da aplicação do MVP. O GLM 5 também pode ser solicitado para um brainstorming e, no segundo immediate, para desenvolver o MVP. No entanto, tentamos avaliar as funções de agente do GLM 5. Assim, lançamos duas tarefas compostas em um único immediate.
A saída da IA criou recursos em categorias racionais. Estes eram gerenciamento de tarefas, gerenciamento de tempo e análises. Em seguida, escolheu um conjunto reduzido para o produto mínimo viável. Este é um dos estágios de planejamento do desenvolvimento de IA agente. Ele garante que o produto ultimate esteja alinhado com a visão authentic e que qualquer código seja escrito.
O processo de construção e um obstáculo inesperado
O GLM-5 iniciou a fase de desenvolvimento com o plano aprovado. Começou desenvolvendo a estrutura do projeto e definindo o esquema do banco de dados. Isso foi feito de forma transparente com cada arquivo sendo criado e editado no editor integrado. O modelo teve como objetivo implementar o backend seguido da interface do usuário.
Mas o desenvolvimento dificilmente é uma linha recta. Ocorreu um erro no processo. Houve uma mensagem de terminal sobre um erro detectado no desvio do esquema do banco de dados Prisma. O banco de dados em disco não correspondeu ao histórico de migração do modelo. Este é um problema cotidiano no desenvolvimento do mundo actual. Foi um verdadeiro experimento da capacidade de resolução de problemas da IA.
Recuperação Inteligente
O processo de construção foi pausado. Um simples aviso de acompanhamento foi fornecido:
“O que aconteceu, por favor, proceed construindo”
O modelo de inteligência synthetic GLM-5 analisou a mensagem de erro. Reconheceu corretamente a necessidade de recontar a base de dados e transmitiu esta ação. Em seguida, prosseguiu para a construção sem qualquer intervenção humana adicional.
Esta cena mostra um grande avanço no desenvolvimento da IA agente. O modelo nunca falhou, mas percebeu a situação do erro e implementou uma solução. Após zerar o banco de dados, gerou as rotas da API de forma sistemática, desenvolveu o dashboard principal, atualizou o structure e ainda fez uma logomarca própria da aplicação.
O produto ultimate: um MVP implantado
O formulário MVP foi preenchido e demorou quase cinco minutos desde a primeira solicitação. O resultado ultimate foi um agente common de produtividade do indivíduo. Caracterizava-se por um painel elegante, gerenciamento inteligente de tarefas que possui uma interface de linguagem pure, um cronômetro Pomodoro e um AI Advisor.
O aplicativo contava com funcionalidades progressivas que foram estipuladas na etapa de brainstorming. Por exemplo, às tarefas urgentes foi atribuída uma prioridade mais elevada. Foi possível adicionar hashtags como #work para marcar tarefas automaticamente. Todo o processo, desde uma mera ideia até uma aplicação internet funcional e completa, mostrou um ritmo de desenvolvimento sem precedentes. A plataforma Z.human oferece o ambiente integrado necessário para esse fluxo de trabalho tranquilo.
Implantando o aplicativo
A plataforma Z.ai torna a implantação incrivelmente simples. Após a construção da IA, nenhum arquivo de configuração complicado ou script de shell deverá ser mantido. A única coisa que você precisa fazer para implantar o aplicativo é pressionar o botão “Publicar” no canto superior direito da interface. Este processo sozinho cuidará de toda a implantação. Em alguns segundos você terá um pop-up contendo uma nova URL exclusiva e isso fará com que seu aplicativo fique imediatamente disponível na web.
Hyperlink: https://p1veh1snza30-d.house.z.ai/
Testando o aplicativo
O aplicativo está no ar, então agora é hora de testar as funções principais. O Tarefa de adição rápida também period funcional. Digitar Pesquisa sobre agentes de IA urgentemente abriu uma nova tarefa e usou a tag de prioridade Urgente, o que foi apropriado porque foi digitado a palavra-chave correta como linguagem pure. Outra tarefa também foi introduzida, chamada Concluir as atribuições, que é exibida com uma prioridade padrão de Médio.
O Focus Timer também foi útil. Quando o cronômetro Pomodoro de 25 minutos foi iniciado clicando no botão Começar botão, começou a contagem regressiva conforme previsto.
O melhor teste foi o “AI Assistant”. Em resposta à pergunta, a assistente mostrou an actual consciência do contexto quando respondeu: você poderia me ajudar a realizar minhas tarefas? Foi muito específico ao enumerar as duas tarefas pendentes e as suas prioridades. Em seguida, ofereceu-se voluntariamente para ajudar, dando-lhes uma prioridade mais elevada ou subdividindo-os em etapas menores, mostrando o aspecto inteligente e útil que estava no plano authentic.
Conclusão
Este ciclo de desenvolvimento de cinco minutos não é apenas uma novidade, mas um indicador de uma nova fase no desenvolvimento de software program. Esta é uma estimativa realista (e, possivelmente, conservadora), baseada na experiência com o GLM-5. Essas ferramentas também têm o benefício de automatizar o tedioso trabalho de código, depuração e implantação, permitindo que os desenvolvedores humanos se concentrem em fazer o que é importante. O software program não tem como objetivo substituir os desenvolvedores de software program, mas sim capacitá-los com uma assistência de IA extraordinariamente poderosa.
Perguntas frequentes
R. GLM-5 é um modelo de fundação muito forte que é Z.human. Ele se concentra em tarefas de agente e codificação complexa, o que permite criar aplicativos de forma independente.
R. A plataforma Z.ai é uma plataforma de desenvolvimento combinada. Também oferece acesso a modelos de Z.ai, como GLM-5, por meio da construção, teste e implantação de aplicativos de IA.
R. Demorou cerca de cinco minutos para gerar a ideia authentic até um aplicativo implantado e funcional.
Harsh Mishra é um engenheiro de IA/ML que passa mais tempo conversando com grandes modelos de linguagem do que com humanos reais. Apaixonado por GenAI, PNL e por tornar as máquinas mais inteligentes (para que ainda não o substituam). Quando não está otimizando modelos, ele provavelmente está otimizando a ingestão de café. 🚀☕
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