A Arm e o GitHub anunciaram uma forma de desenvolver software com ajuda de agentes de IA para programação, como o GitHub Copilot CLI, em que tudo roda diretamente em processadores Arm. Hoje, muitas equipes escrevem e compilam o código em computadores com arquitetura x86, enviam as mudanças para revisão e só depois testam o aplicativo em Arm. Isso pode atrasar a descoberta de problemas específicos da arquitetura.

O problema é parecido com cozinhar uma receita num forno e servi-la em outro: algo que funciona bem no primeiro pode se comportar de forma diferente no segundo. Dependências incompatíveis, suposições específicas de arquitetura e diferenças no comportamento durante a execução podem aparecer tarde demais, além de oportunidades de otimização passarem despercebidas.

Segundo a fonte, ao rodar os comandos de desenvolvimento, compilações, testes e diagnósticos diretamente em Arm, sem emulação de x86 para Arm, o desenvolvedor consegue medir uso de CPU, tempo de execução, latência, comportamento de memória e vazão. Com essas medições reais, é possível achar gargalos de desempenho e orientar otimizações. A proposta também inclui o GitHub Actions, que executa builds e testes automáticos em runners Arm64 depois que o código é enviado por pull request.

A fonte dá um exemplo: um desenvolvedor pede ao Copilot CLI para alterar uma dependência de um aplicativo de mídia e rodar os testes. Como a sessão roda em Arm, os comandos executam nativamente. Depois da revisão e da validação, o aplicativo pode ser implantado no ambiente Arm de destino, e as medições de execução ajudam a guiar novas melhorias.

A empresa afirma que a responsabilidade pela revisão das mudanças geradas pelo agente continua com o desenvolvedor, que deve validar se elas estão corretas. A fonte também cita que equipes podem aplicar suas próprias políticas de segurança, controles de acesso e ferramentas quando mantêm o desenvolvimento em infraestrutura Arm controlada pela organização. A matéria é um anúncio de empresas e não traz números de desempenho nem datas de lançamento.