Conversar com um agente de IA ou delegar uma tarefa? Quando usar cada opção

Você pode conversar com um agente de IA ou atribuir uma tarefa a ele. Equipes que usam agentes de programação todos os dias tratam essas duas coisas como ferramentas diferentes, e quem as confunde paga caro depois: decisões enterradas no histórico privado de conversas, trabalhos concluídos que nunca foram revisados e um colega perguntando "onde foi que combinamos isso?" três semanas depois que a sessão já saiu da tela.

A Sharkly incorpora essa distinção ao produto. O chat serve para explorar, planejar ou agir com um Agente antes que o trabalho precise de um registro rastreável. Uma Tarefa serve para trabalhos que exigem responsável, status, histórico de execução e revisão. Ambos podem iniciar execuções de Agentes. Eles armazenam registros diferentes, e é justamente aí que está o ponto.

Este guia explica para que serve cada superfície, como os modos de chat da Sharkly se comportam, como transferir uma conversa promissora para uma Tarefa de verdade e quais regras de decisão mantêm o registro compartilhado da sua equipe confiável.

Resumo rápido

Converse com um agente de IA quando quiser fazer uma pergunta, investigar um assunto ou moldar um plano sem abrir uma tarefa. Atribua uma Tarefa quando o trabalho precisar de um Responsável, status, critérios de aceite, revisão ou um registro duradouro que a equipe possa consultar. As mensagens do chat ficam na sessão; os resultados da Tarefa retornam para a Tarefa, onde as Pessoas os revisam e aceitam.

O problema: um agente, dois tipos de trabalho

Qualquer pessoa que use o Claude Code ou o Codex em um terminal já conhece os dois tipos de trabalho. Algumas sessões são perguntas: o que este módulo faz, por que este teste está instável, quanto custaria uma migração. Outras sessões são compromissos: corrigir este bug, entregar este endpoint, atualizar esta documentação.

O terminal trata os dois da mesma forma. Toda sessão é um histórico privado na máquina de uma pessoa, seja ela a resposta a uma pergunta passageira ou a produção de uma mudança da qual toda a equipe depende. As sessões de pergunta funcionam bem assim. As de compromisso, não, porque ninguém mais consegue ver o objetivo, o diff, a discussão ou o resultado.

A maioria das equipes descobre isso da pior forma. Um desenvolvedor conversa com um agente até chegar a uma correção em produção, a correção entra no ar, e o raciocínio por trás dela fica em um buffer de histórico que é apagado na sexta-feira. O problema oposto também acontece: uma equipe faz passar toda pergunta boba pelo seu rastreador de tarefas, e o quadro se enche de tickets mortos com títulos como "perguntar sobre cache".

A solução não é uma regra que proíbe uma das superfícies. A solução é saber o que cada superfície registra e mover o trabalho entre elas de forma deliberada. Isso começa por entender o que uma conversa com um agente de IA armazena — e o que não armazena.

O que é o Chat com Agente na Sharkly?

O Chat com Agente é uma conversa independente com um Agente ou uma Crew. Use-o quando quiser fazer uma pergunta, investigar um assunto, moldar um plano ou começar um trabalho sem antes abrir uma tarefa. Cada chat independente é sustentado por sua própria sessão e suas próprias mensagens, e a sessão pertence à pessoa que a criou.

A Sharkly tem duas superfícies de chat, e a documentação é rigorosa quanto a mantê-las separadas:

• Chat com Agente independente existe fora de qualquer tarefa. Você abre a visualização de chat de um Agente, envia uma mensagem e uma nova sessão é iniciada. É o seu espaço de trabalho com aquele Agente.
• Chat com Agente em uma tarefa existe dentro daquela tarefa. Não é um comentário da tarefa e não exige que a tarefa esteja atribuída àquele Agente antes.

Três limites importam aqui, porque cada um deles é um ponto em que uma pessoa razoável erraria a suposição.

Chat não é comentário. Enviar uma mensagem no Chat com Agente não cria um comentário na tarefa. Enviar uma mensagem no chat com Agente de uma tarefa também não aparece em Atividade como comentário. Os comentários da tarefa continuam sendo o registro canônico das discussões sobre ela; o chat é um registro separado em ambas as superfícies.

O chat não é visível para a equipe por padrão. Uma sessão independente pertence à pessoa que a criou, e outros membros da organização não recebem acesso a essa sessão pelas APIs de chat atuais. Em uma tarefa, novas mensagens de chat notificam o Responsável e as pessoas que já estão naquela conversa. Elas não são transmitidas a todos que acompanham a tarefa.

Chat não exige atribuição. Você pode abrir uma tarefa e conversar sobre ela com qualquer Agente do Espaço, independentemente de esse Agente ser o Responsável. A atribuição controla a responsabilidade pela execução, não o acesso à conversa.

Se você ainda está começando a entender o que é um Agente (uma configuração de trabalho salva, com instruções, um Runtime, Skills e repositórios), o explicador sobre Agentes cobre essa base.

O que uma Tarefa oferece que o chat não oferece?

Uma Tarefa é a unidade principal de trabalho na Sharkly. Ela carrega o objetivo e a descrição, o status, a prioridade, as etiquetas, a pessoa responsável, o Agente ou a Crew designada para executar, comentários e anexos, além do estado de execução do Agente, seu rastreamento e seu resultado. Tudo relacionado ao trabalho retorna para a Tarefa, onde qualquer pessoa com acesso pode inspecioná-lo.

Essa única frase esconde quatro garantias concretas que o chat não pode oferecer:

1. Responsabilidade. Uma Tarefa tem um Responsável. Quando algo trava, há um nome ligado a isso. Uma sessão de chat tem uma lista de participantes e nenhuma estrutura de responsabilização.
2. Status. Uma Tarefa percorre um fluxo de trabalho definido pela sua equipe: backlog, iniciado, revisão, concluído. Qualquer pessoa pode olhar o quadro e saber em que ponto o trabalho está, sem precisar perguntar.
3. Histórico de execução. Cada execução de uma Tarefa deixa um rastro: quando entrou na fila, quando começou, quais ferramentas chamou, por que falhou. Quando uma execução quebra, você lê o registro de execução em vez de reconstruir os acontecimentos de memória.
4. Revisão. Um Agente pode deixar uma Tarefa aguardando resposta humana ou revisão humana, e esses sinais chegam à Caixa de Entrada da pessoa responsável. A aceitação é uma etapa registrada, não uma impressão.

A execução vinculada a Tarefas também traz vantagens estruturais. O trabalho em repositório de uma Tarefa roda em um diretório isolado, geralmente um git worktree separado por execução, de modo que várias Tarefas podem alterar o mesmo código em paralelo sem interferir umas nas outras. Os detalhes técnicos estão em como a Sharkly executa agentes em paralelo. Um comentário de acompanhamento em uma Tarefa atribuída pode iniciar outra execução, e a Sharkly agrupa comentários rápidos para que não gerem trabalhos duplicados.

Eis o contrato entre humanos e agentes que faz da Tarefa o lugar certo para o trabalho de verdade: os Agentes pesquisam, executam, testam e reportam na Tarefa. As pessoas definem a direção, concedem autoridade e aceitam o resultado. Uma sessão de chat sustenta a primeira metade desse contrato. Só uma Tarefa sustenta a segunda metade.

Chat com agente vs. atribuição de tarefa: a tabela de decisão

A decisão se resume ao que o trabalho precisa que seja registrado, não ao tamanho do trabalho.

Use o chat quando estiver perguntando, comparando, investigando ou moldando algo. Use uma Tarefa quando o trabalho precisar de um Responsável, status, critérios de aceite ou um resultado que alguém precise aprovar.

Duas contra-regras honestas impedem que isso vire dogma:

Não crie uma Tarefa para cada pergunta. "O que este módulo faz?" merece um chat, não um ticket. Um quadro cheio de Tarefas em formato de pergunta é ruído que soterra o trabalho de verdade, e ruído é exatamente o que um sistema de gestão de trabalho para humanos e agentes existe para evitar.

Não deixe um chat se transformar silenciosamente em um projeto. No momento em que uma conversa produz algo sobre o qual a equipe precisa agir, revisar ou lembrar, ela já superou os limites da sessão. Se a equipe precisa ver uma conclusão, copie-a para a descrição de uma tarefa ou para um comentário. A sessão original permanece como seu histórico privado; a Tarefa se torna o registro compartilhado.

Os três modos de chat: Explorar, Planejar, Executar

O chat na Sharkly não tem um único comportamento. O campo de composição tem três modos, o modo selecionado é armazenado com a sessão e você pode alterá-lo antes de qualquer turno.

Explorar é investigação somente leitura. O Agente inspeciona, explica, compara e resume sem fazer alterações. Mantenha o Explorar selecionado quando quiser análise e nada mais. Este é o modo para "me explique o fluxo de autenticação" e "de qual dessas duas bibliotecas o código já depende".

Planejar permite que o Agente proponha ações para sua revisão. O Agente esboça uma tarefa planejada com subtarefas, e nada acontece até você confirmar. Você pode editar a proposta, confirmá-la sem iniciar o trabalho ou confirmá-la e começar imediatamente. O modo Planejar é a ponte entre uma boa conversa e um compromisso rastreável, e é o modo que torna barata a transição do chat para a Tarefa.

Executar permite que o Agente aja diretamente por meio de sua CLI configurada e retorne o resultado na sessão. Novos chats começam em Executar, a menos que você defina outro padrão, o que vale a pena saber desde o primeiro dia: se você quer uma conversa somente leitura, mude para Explorar antes da sua primeira mensagem, não depois que o Agente já começou a fazer coisas.

O par de decisão para os modos espelha a decisão maior. Use Explorar ou Planejar enquanto o resultado ainda é uma pergunta. Use Executar no chat apenas para trabalhos que você não se importaria de deixar fora do registro da equipe, e use uma Tarefa para todo o resto.

Alguns comportamentos tornam o chat agradável na prática. A saída do Agente é transmitida na sessão enquanto uma execução está ativa, e você pode interromper a execução a qualquer momento. Se você enviar outra mensagem enquanto o Agente está trabalhando, a Sharkly a coloca na fila para o próximo turno em vez de iniciar uma execução paralela duplicada. O texto não enviado do rascunho é mantido por conversa quando você alterna entre chats no mesmo navegador. As sessões podem ser renomeadas, arquivadas e reabertas a partir do histórico; as sessões arquivadas permanecem legíveis, mas somente para leitura.

Como transferir um chat para uma Tarefa

A transferência é onde as duas superfícies se encontram, e a documentação da Sharkly fornece uma sequência concreta para ela. Quando uma discussão produz uma ação que vale a pena assumir como compromisso:

1. Resuma o resultado no chat. Peça ao Agente que declare o objetivo, o escopo, as restrições e os critérios de aceite em uma única mensagem. É esse o parágrafo de que a Tarefa precisa, e o Agente já tem o contexto para escrevê-lo.
2. Use o modo Planejar para esboçar a Tarefa. Mude para Planejar e peça ao Agente que proponha a tarefa e as subtarefas. Revise a proposta e edite-a antes de confirmar. Você também pode pular essa etapa e criar a Tarefa manualmente; o ponto é que uma pessoa molda o compromisso.
3. Confirme, com ou sem iniciar. Confirmar cria a Tarefa planejada. Confirme e inicie quando o trabalho deve começar agora; confirme sem iniciar quando ele deve aguardar uma Sprint ou uma dependência.
4. Atribua-a. Encaminhe a Tarefa para a pessoa, o Agente ou a Crew certa por meio do controle de Responsável. Um resumo de chat bem delimitado é o que torna essa atribuição possível. Para trabalhos com vários papéis, uma Crew com um Agente líder pode assumir a Tarefa inteira em vez de um único executor.
5. Transfira o contexto, não o histórico. Copie para a descrição ou os comentários da Tarefa tudo o que ela precisar manter. A sessão de chat continua sendo seu histórico separado; não conte com ela como a memória da equipe, porque a equipe não consegue vê-la.

A partir daí, o feedback segue as regras da Tarefa. A troca de mensagens específica da tarefa continua no chat com Agente da tarefa; as conclusões que toda a equipe deve ver vão para os comentários de Atividade; um comentário elegível na Tarefa atribuída inicia uma execução de acompanhamento. Resultados, bloqueios e a resposta final retornam para a Tarefa, e é isso que torna possível a revisão posterior.

Uma observação sobre posicionamento: uma Tarefa atribuída a um Agente não é iniciada enquanto estiver no Backlog. O Backlog é uma área de estacionamento. Tirar a Tarefa do Backlog inicia o Agente atribuído quando seu Computer e Runtime estiverem prontos, então você pode preparar o trabalho pelo chat agora e liberá-lo quando a equipe estiver pronta. Onde essa execução acontece fisicamente é uma questão separada, abordada no explicador sobre Computers.

Chats rápidos: contexto da tarefa sem sair da tarefa

Há uma terceira superfície que vale conhecer depois que o básico estiver resolvido. O detalhe da tarefa tem chats rápidos na barra de ferramentas do cabeçalho: combinações salvas de prompt + Agente que rodam com a tarefa atual como contexto.

Cada chat rápido tem um nome, um prompt opcional, um Agente ou Crew escolhido e uma configuração de visibilidade. Chats rápidos privados são visíveis e acionáveis apenas pelo seu criador. Chats rápidos compartilhados são visíveis para todos no Espaço, embora apenas o criador possa editá-los. Selecionar um deles abre uma visualização dividida com a tarefa à esquerda e o chat à direita, e o prompt, o Agente e o contexto da tarefa são enviados juntos.

Isso transforma perguntas recorrentes em operações de um clique. Um chat rápido compartilhado chamado "Estimar isto", que envia a tarefa para um Agente de planejamento, ou "Encontrar código relacionado", conectado a um Agente com conhecimento do repositório, passa a ser algo que qualquer pessoa no Espaço pode acionar em qualquer tarefa. É a mesma tese que sustenta as Skills: o valor vem de compartilhar uma boa configuração, não de cada pessoa abrir mais chats.

Dois mecanismos para manter em mente. Cada acionamento de chat rápido cria sua própria conversa no nível da tarefa, e essa conversa permanece na Tarefa; ela não reutiliza o chat comum do Agente atribuído. E excluir um chat rápido remove a configuração salva, não as conversas já criadas a partir dele.

E se a sua stack não tiver uma camada de tarefas?

Muitas equipes executam agentes sem nenhuma plataforma de orquestração: sessões de terminal puras, painéis do tmux, scripts de shell. Essa configuração lida razoavelmente bem com a metade "chat" da distinção deste artigo. Uma sessão de terminal é uma conversa privada e exploratória com um agente, igual ao Chat com Agente.

O que falta à stack caseira é a outra metade. Não há Responsável, status, rastreamento de execução que um colega possa abrir, etapa de revisão nem um lugar onde os resultados cheguem por padrão. Toda sessão de compromisso se parece com qualquer sessão de pergunta, e a diferença só aparece quando algo quebra e ninguém consegue reconstruir o porquê. A comparação entre Claude Squad, Conductor e configurações baseadas em tmux mostra onde cada abordagem para.

Você não precisa refazer seu processo para adicionar a metade que falta. A Sharkly não substitui o Claude Code, o Codex nem as outras ferramentas de execução; ela adiciona a camada compartilhada de tarefas, contexto e revisão em torno das ferramentas que sua equipe já usa, e o uso dos modelos continua pelas assinaturas ou chaves de API configuradas nessas ferramentas. Mantenha o terminal para trabalhos improvisados, se preferir. Encaminhe o trabalho assumido como compromisso por meio de Tarefas e, se seus tickets já estão em outro lugar, um ticket do Jira pode ir direto para um Agente sem que sua equipe precise trocar de rastreador.

Três cenários, na prática

O teste instável. Uma engenheira percebe que um teste falha de forma intermitente. Ela abre um chat com o Agente Leitor de Código da equipe no modo Explorar: "Por que o auth_session_test falharia em execuções paralelas?" Depois de dez minutos de leitura, o Agente aponta para um fixture compartilhado com uma condição de corrida. Agora é um compromisso: ela muda para o modo Planejar, o Agente esboça a tarefa SH-341 com o escopo da correção e um critério de aceite ("o teste passa em 50 execuções paralelas consecutivas"), ela confirma e inicia, e atribui a tarefa ao Agente de correção. A investigação fica no histórico do chat dela. A correção, o diff e a revisão ficam na SH-341.

A questão de arquitetura. Uma líder técnica quer saber quanto custaria adotar uma fila em três serviços. Isso são dias de leitura, mas ainda é uma pergunta, então fica em uma sessão de chat independente que ela renomeia para "estudo de adoção de fila". Ao longo de uma semana, ela volta à sessão, faz perguntas de acompanhamento e deixa o Agente comparar opções. Quando a liderança dá o aval, o resumo final da sessão se torna a descrição de uma Tarefa de nível épico, decomposta em subtarefas no modo Planejar. Nada ficou pela metade no rastreamento.

A pergunta de daily que não parava de voltar. Uma equipe percebe que, toda manhã, alguém pede a um Agente que resuma as mudanças do dia anterior na tarefa que estiver revisando. Uma pessoa salva isso como um chat rápido compartilhado chamado "O que mudou aqui?", conectado a um Agente com conhecimento do repositório. A pergunta deixa de ser redigitada, e cada acionamento deixa sua conversa na tarefa em que foi executado. Para resumos em uma periodicidade fixa em vez de sob demanda, esse mesmo instinto evolui para as Automações.

Nos três casos, a mesma regra decide a superfície: perguntas ficam no chat, compromissos recebem uma Tarefa, e a transferência acontece no momento em que a resposta implica trabalho.

Conclusão

Converse com um agente de IA quando estiver explorando; atribua uma Tarefa quando estiver assumindo um compromisso. A Sharkly mantém as duas superfícies deliberadamente separadas para que seu quadro registre trabalho de verdade em vez de perguntas, e para que suas perguntas não desapareçam em um registro que ninguém lê. As sessões de chat pertencem a você. As Tarefas pertencem à equipe, e o contexto, o progresso, os bloqueios, os resultados e a revisão humana permanecem visíveis nelas da solicitação até a entrega.

A distinção não custa nada para adotar, porque as duas superfícies já estão diante de você. Abra um chat com um Agente e pergunte algo que você normalmente iria procurar no código. Na primeira vez que essa conversa produzir algo que valha a pena assumir como compromisso, mude para o modo Planejar e deixe que ele esboce a Tarefa. Conecte um Computer, crie um Agente e teste as duas metades em algo entediante. A visão geral do produto cobre o restante da plataforma quando você estiver pronto.

Perguntas frequentes

Posso conversar com um Agente sobre uma tarefa sem atribuí-la a ele?

Sim. Abra a tarefa e inicie um chat com qualquer Agente do Espaço. A atribuição não é pré-requisito para a conversa; ela controla quem executa a tarefa, não com quem você pode falar sobre ela.

As mensagens de chat aparecem no feed de Atividade da tarefa?

Não. Os comentários aparecem em Atividade para toda a equipe. O chat com Agente em uma tarefa notifica o Responsável e as pessoas que já estão naquela conversa, e é armazenado separadamente dos comentários em ambas as superfícies.

Meus colegas de equipe podem ler minhas sessões de Chat com Agente independentes?

Não. Cada sessão independente pertence à pessoa que a criou, e outros membros da organização não recebem acesso pelas APIs de chat atuais. Se uma conclusão for importante para a equipe, copie-a para a descrição de uma tarefa ou para um comentário.

O que acontece se eu enviar uma mensagem para um Agente offline ou arquivado?

Um Agente offline é exibido como offline em vez de "pensando" ou "na fila", então não espere por uma resposta que não virá. Um Agente arquivado não pode receber novas mensagens: o campo de composição fica desabilitado, embora o histórico da sessão permaneça legível.

Com qual modo de chat devo começar?

Novos chats começam em Executar, a menos que você mude o padrão. Se você quer análise sem alterações, mude para Explorar antes de enviar sua primeira mensagem. Use Planejar quando quiser que o Agente proponha uma tarefa que você vai revisar e confirmar.

Conversar com um Agente usa a configuração de execução das minhas tarefas?

Sim. As execuções de chat passam pela mesma configuração do Agente: suas instruções, seu Runtime e seu Computer. No modo Executar, o Agente age por meio de sua CLI configurada, a mesma engrenagem que alimenta as execuções de tarefas.

Quando um chat deve se tornar uma Tarefa?

No momento em que a conversa produz um trabalho do qual alguém precisa ser responsável, que alguém precise revisar ou de que alguém precise lembrar. Resuma o objetivo, o escopo, as restrições e os critérios de aceite, esboce a Tarefa no modo Planejar ou manualmente e atribua-a. O histórico do chat não é um registro da equipe.

Duas pessoas podem compartilhar uma mesma sessão de chat com um Agente?

Não no caso das sessões independentes, que têm um único proprietário. Em uma tarefa, o chat com Agente notifica o Responsável e os participantes anteriores, então um pequeno grupo pode acompanhar uma conversa no nível da tarefa por ali. Para discussões visíveis a toda a equipe, use os comentários da tarefa.