Agentes de codificação de IA realmente escrevem testes? Os testes são críticos para a correção e manutenibilidade do software. À medida que agentes autônomos enviam cada vez mais pull requests, entender seu comportamento de teste torna-se essencial. Esta nova pesquisa analisa o conjunto de dados do AIDev para estudar padrões de inclusão de testes em pull requests gerados por agentes. Eles examinaram com que frequência os testes aparecem, quando são introduzidos durante o ciclo de vida da PR e como as PRs que contêm testes diferem daquelas sem testes. Os achados revelam padrões interessantes. PRs que contêm testes tornaram-se mais comuns ao longo do tempo entre agentes, sugerindo uma melhoria no comportamento de testes. Mas esses PRs tendem a ser maiores e demoram mais para serem concluídos do que os PRs que não são testes. As taxas de fusão permanecem em grande parte semelhantes independentemente da inclusão no teste. Isso levanta questões sobre se os revisores valorizam os testes gerados pelos agentes ou simplesmente não penalizam sua ausência. Este trabalho expõe variação significativa entre diferentes agentes. Alguns agentes apresentam taxas de adoção de testes mais altas do que outros. O equilíbrio entre o código de teste e o código de produção dentro dos PRs que contêm teste também varia substancialmente de agente para agente. Isso sugere que a capacidade de teste não é desenvolvida de forma uniforme entre as ferramentas de codificação agente. Alguns são melhores em seguir convenções de teste do que outros. À medida que as empresas adotam agentes de codificação por IA, entender o comportamento de testes deles é crucial para a qualidade do código. Agentes que pulam testes ou escrevem testes inadequados criam dívida técnica. Essa base empírica ajuda a identificar quais agentes estão alinhados com boas práticas de engenharia de software e onde melhorias são necessárias. Papel: Aprenda a construir agentes de IA eficazes em nossa academia: