Criamos um agent que transforma mensagens do Slack em PRs no GitHub com poucas linhas de código
Autoria: LangChain · Assistir no YouTube
Vídeo de autoria do canal indicado, não da IANIA; todos os direitos pertencem ao criador. Transcrição, resumo e tradução gerados automaticamente; o conteúdo no idioma original é preservado na versão em idioma original.
Idioma original: inglês
Vídeo original: We Built a Slack-to-GitHub PR Agent in a Few Lines of Code · Canal: LangChain · 01:05 · Assistir no YouTube
Tópicos: Agentes de IA, Automação de tarefas e workflows, Engenharia de software com IA
O vídeo apresenta Patch, um agent criado com managed deep agents da LangChain que pode ser chamado pelo Slack para escrever PRs no GitHub. A demonstração mostra como ele implementa uma ideia de adicionar um botão de compartilhamento a um jogo de Tetris. Para isso, o agent acessa o Slack e o GitHub, além de usar um sandbox para escrever e testar código. Segundo o apresentador, criar e fazer deploy do agent exige poucas linhas de código e um único comando de deploy.
Pontos-chave
Seção intitulada “Pontos-chave”- Patch é um agent que recebe solicitações pelo Slack e cria PRs no GitHub.
- O exemplo apresentado é a adição de um botão de compartilhamento a um jogo de Tetris.
- O agent transforma discussões e ideias da equipe no Slack em mudanças de código.
- A integração com o Slack é configurada usando channels de managed deep agents.
- O acesso ao GitHub é fornecido por meio do GitHub MCP e das ferramentas concedidas ao agent.
- Um sandbox permite que o agent escreva e teste o próprio código.
- O apresentador afirma que o agent pode ser feito com poucas linhas de código e implantado com um único comando.
Capítulos
Seção intitulada “Capítulos”| Início | Capítulo | Resumo |
|---|---|---|
| 00:00 | Apresentação de Patch | O apresentador introduz Patch, um agent que recebe solicitações pelo Slack e escreve PRs no GitHub. |
| 00:31 | Demonstração do agent | Uma solicitação para adicionar um botão de compartilhamento ao jogo de Tetris é enviada pelo Slack e resulta em um PR. |
| 01:05 | Integrações e deploy | O apresentador explica a configuração dos acessos ao Slack e ao GitHub, do sandbox e do deploy do agent. |
Citações
Seção intitulada “Citações”É um agent que pode ser chamado pelo Slack para escrever PRs no GitHub. — 00:00
Tudo o que fizemos foi chamar Patch pelo Slack, descrever o recurso que queríamos e ele criou um PR no GitHub. — 00:31
Para o sandbox, é igualmente fácil: bastam algumas linhas. — 01:05
Fazer deploy do agent é apenas um comando. — 01:05
Conceitos e entidades
Seção intitulada “Conceitos e entidades”- LangChain (empresa): Empresa cuja plataforma é usada para criar o agent demonstrado no vídeo.
- Patch (conceito): Nome do agent que pode ser chamado pelo Slack para escrever PRs no GitHub.
- Managed Deep Agents (ferramenta): Recurso da LangChain usado para criar e configurar o agent Patch.
- Slack (ferramenta): Canal pelo qual a equipe chama Patch e descreve as mudanças desejadas.
- GitHub (ferramenta): Plataforma à qual Patch acessa para criar PRs com descrição e alterações de código.
- GitHub MCP (ferramenta): Integração usada para fornecer ao agent acesso a ferramentas do GitHub.
- sandbox (conceito): Ambiente usado pelo agent para escrever e testar código.
- Tetris (conceito): Jogo criado pela equipe e usado como exemplo para demonstrar uma solicitação de mudança.
Tradução completa (pt-BR)
Seção intitulada “Tradução completa (pt-BR)”00:00 Quero mostrar a vocês este agente muito legal que criei usando os deep agents gerenciados do LangChain. Gosto de chamá-lo de Patch. É um agente que pode ser acionado pelo Slack para criar PRs no GitHub. E o melhor de tudo: foram necessárias apenas algumas linhas de código para criá-lo e fazer o deploy. Deixe-me mostrar como ele funciona. Meu colega de trabalho e eu gostamos de jogar Tetris nos momentos de folga, então criamos nossa própria versão do jogo, que podemos mudar do jeito que quisermos. A maioria das nossas conversas e ideias de desenvolvimento acontece no Slack, assim como na maioria das equipes de software. Então, o Patch nos permite
00:31 implementar imediatamente as ideias que temos. Por exemplo, aqui mostrei uma pontuação da qual eu estava bem orgulhoso, mas logo percebemos que compartilhar a pontuação por meio de uma captura de tela não era o melhor caminho e que precisávamos de um botão de compartilhamento. Tudo o que fizemos foi chamar o Patch pelo Slack, descrever o recurso que queríamos, e ele foi lá e criou um PR no GitHub. Ele inclui a descrição, as mudanças no código, tudo. Deixe-me mostrar como foi fácil criar esse agente usando os deep agents gerenciados. Pensando bem, esse agente precisa poder ser chamado pelo Slack. Precisa ler e escrever no GitHub,
01:05 e provavelmente também precisa de um sandbox para escrever o próprio código e testá-lo. Ter um agente chamado pelo Slack é um pedido bastante complexo, mas, com os canais dos deep agents gerenciados, isso é feito com apenas algumas linhas de código. Para o GitHub, decidi usar o GitHub MCP, e vocês podem ver as ferramentas às quais dei acesso ao agente. E, para o sandbox, é igualmente fácil: são apenas algumas linhas. Importe a função define sandbox e, em seguida, defina um. E é basicamente isso que o Patch é. E, o melhor de tudo, fazer o deploy do agente exige apenas um comando.
Transcrição original
[00:00] I want to show you this really cool agent that I built using LangChain’s managed deep agents. I like to call it Patch. It’s an agent that can be called through Slack to write GitHub PRs. And best of all, it only took a few lines of code to write and to deploy. Let me show it off to you. My coworker and I like playing Tetris during moments of downtime, and so we coded up our own version of the game that we can change that we’re liking. Most of our development discussions and ideas happen in Slack, just like with most software teams. So Patch allows us
[00:31] to immediately implement the ideas that we come up with. Like here, I showed off a score I was pretty proud of, but we quickly realized that sharing the score through screenshot is not the way to go, and we needed a share button. All we did was called Patch from within Slack, describe the feature that we wanted, and it went off and wrote a GitHub PR. It has the description, code changes, everything. Let me show you just how easy it was to create this agent using managed deep agents. When you think about it, this agent needs to be able to be called from Slack. It needs to read from and write to GitHub,
[01:05] and it also probably needs a sandbox to write its own code and test it. Having an agent called from Slack is a pretty substantial request, but with managed deep agents’ channels, this is done with just a couple lines of code. For GitHub, I decided to use the GitHub MCP, and you can see the tools that I’ve given the agent access to. And for the sandbox, it’s just as easy, only a couple of lines. Import the define sandbox function, and then actually define one. And that’s pretty much it for what Patch is. And best of all, deploying the agent is just a single command.