Delphi e C++ Builder ganham assistente de IA no RAD Studio com lançamento do Kai
A Embarcadero apresentou o Kai, um assistente de inteligência artificial com foco em automação agêntica, criado especificamente para o RAD Studio, o tradicional ambiente de desenvolvimento usado por programadores Delphi e C++ Builder. Em vez de vir embutido na IDE, o recurso chega como uma extensão separada, instalável à parte, o que preserva o RAD Studio “puro”, sem IA integrada por padrão.
Na prática, o Kai adiciona três pilares de funcionalidade ao ambiente: um chat inteligente, recursos avançados de preenchimento de código e um servidor MCP (Model Context Protocol). Esse servidor MCP atua como ponte para que outros agentes de IA possam interagir diretamente com a IDE, entendendo o contexto do projeto, arquivos abertos e até a estrutura da solução em desenvolvimento.
Diferentemente de ferramentas que trazem seus próprios modelos de IA embarcados, o Kai depende de grandes modelos de linguagem externos. Esses modelos podem rodar na nuvem ou em ambientes locais, dependendo do provedor escolhido e da arquitetura do cliente. Para usar o assistente, o desenvolvedor precisa configurar suas próprias chaves de API, conectando o Kai ao provedor de IA de sua preferência. Ou seja, a Embarcadero oferece a “casca” de integração, orquestração e experiência dentro da IDE, enquanto o processamento de IA é feito por serviços de terceiros.
Mesmo com essa dependência de provedores externos, o Kai é comercializado como um produto por assinatura: o valor anunciado é de 249 dólares por desenvolvedor ao ano. Para quem ainda está avaliando se vale a pena incorporar IA ao fluxo de trabalho, há a opção de testes gratuitos, permitindo experimentar as funcionalidades antes de comprometer o orçamento da equipe de desenvolvimento.
O lançamento do Kai representa a entrada oficial do ecossistema RAD Studio na disputa por recursos de IA embarcados em ferramentas de desenvolvimento. IDEs e editores de código vêm, nos últimos anos, adicionando assistentes capazes de sugerir trechos de programação, explicar mensagens de erro, gerar testes automatizados, criar documentação a partir de código e responder a perguntas em linguagem natural com base no contexto do projeto. A proposta da Embarcadero é levar esse mesmo tipo de experiência para uma comunidade que ainda sustenta aplicações críticas em Delphi e C++ Builder, principalmente em ambientes corporativos, sistemas legados e soluções de alto desempenho no desktop.
No caso do Delphi, também conhecido como Object Pascal, trata-se de uma tecnologia com uma trajetória de décadas. A versão 1.0 estreou em 1995 para o Windows de 16 bits e, naquela época, foi vista como uma das ferramentas mais sofisticadas para desenvolvimento rápido de aplicações (RAD). O diferencial estava na combinação de um designer visual de formulários por arrastar e soltar, em uma experiência parecida com o antigo Microsoft Visual Basic, com um compilador que produzia código nativo. Ao contrário do VB, os executáveis gerados não dependiam de um runtime separado, o que facilitava distribuição e reduzia dependências em produção.
O C++ Builder surgiu posteriormente, mantendo a filosofia do designer visual, mas trazendo a linguagem C++ para o centro do fluxo de trabalho. A fórmula – interface visual, compilação nativa e foco em produtividade – fez com que Delphi e C++ Builder se tornassem ferramentas muito populares para aplicações desktop no Windows, especialmente em cenários em que performance, footprint reduzido e facilidade de implantação eram requisitos centrais.
De acordo com Stephen Ball, diretor de pré-vendas da Embarcadero, a permanência do Delphi após mais de três décadas está diretamente ligada à capacidade de gerar binários totalmente compilados e nativos. Ele ressalta que ainda hoje existem softwares escritos em Delphi operando partes críticas de bolsas de valores e ambientes de negociação de alta frequência, contextos em que velocidade, desempenho e uso eficiente de threads são fatores decisivos. Ball também observa um cansaço, por parte de alguns clientes, em relação a aplicações híbridas e baseadas em tecnologias pesadas, que consomem muita memória e energia, especialmente em equipamentos corporativos.
Esses argumentos seguem sendo o principal trunfo do Delphi para aplicações desktop Windows: executáveis enxutos, controle de recursos e previsibilidade de desempenho. Ainda assim, a linguagem ocupa hoje um nicho relativamente pequeno no mercado. Pesquisas recentes de perfil de desenvolvedores a situam como utilizada por cerca de 2,5% dos profissionais, porcentagem suficiente para manter um ecossistema ativo, mas distante da popularidade de linguagens dominantes no cenário atual.
A versão mais recente do RAD Studio, identificada como 13.1, traz suporte a binários nativos para Windows em arquitetura Arm, acompanhando o movimento de adoção de processadores mais eficientes em notebooks e servidores. Para quem ficou anos sem abrir o Delphi, o ambiente conserva uma sensação familiar, mas a plataforma evoluiu bastante. Entre os destaques estão o FireMonkey, framework multiplataforma capaz de atingir Windows, macOS, iOS, Android e Linux; uma IDE totalmente 64 bits; suporte completo a monitores de alta densidade de pixels; além de melhorias na linguagem, como inferência de tipos, variáveis locais inline e operadores ternários. Do lado do C++ Builder, o compilador passou a se basear no Clang 20, aproximando a ferramenta do ecossistema moderno da linguagem C++.
Apesar da modernização, a compatibilidade retroativa continua sendo um dos pilares de valor do RAD Studio. Projetos antigos, muitas vezes com mais de uma década de histórico, tendem a compilar e rodar com ajustes mínimos. Esse fator explica em boa parte por que a tecnologia segue presente em organizações com aplicações críticas e sistemas que foram evoluindo incrementalmente ao longo de muitos anos, sem grandes reescritas.
É nesse contexto que o Kai aparece como resposta, ainda contida, à pressão do mercado por recursos de IA dentro das IDEs. Após instalar a extensão e ativar a assinatura, o usuário passa a ter acesso a uma área de configuração dos modelos de IA para duas categorias principais: chat agêntico e preenchimento de código. O preenchimento pode surgir sob a forma de “ghost text” diretamente na área de edição – sugestões em cinza-claro, aceitas com a tecla Tab -, como itens adicionais em listas de autocompletar ou ainda em um painel lateral dedicado, onde o desenvolvedor pode revisar e colar o código sugerido.
O chat integrado funciona como um assistente conversacional com consciência de contexto do projeto. É possível, por exemplo, selecionar um trecho de código Delphi ou C++ e pedir explicações linha a linha, solicitar a criação de funções auxiliares, sugerir refatorações, gerar testes unitários ou até pedir uma migração de um padrão de projeto antigo para uma abordagem mais moderna. O diferencial está justamente na integração com a IDE: o Kai consegue “enxergar” arquivos abertos, unidades relacionadas e eventualmente até mensagens de compilação, dependendo do modelo e das permissões configuradas.
O servidor MCP incluído na extensão abre espaço para cenários mais avançados. Por meio do Model Context Protocol, outros agentes de IA podem se conectar ao RAD Studio, solicitar informações contextuais (como estrutura de pastas, árvore de componentes ou configurações do projeto) e agir de forma orquestrada. Isso permite, por exemplo, que empresas construam seus próprios agentes especializados – focados em regras internas, padrões corporativos de código ou bibliotecas proprietárias – e usem o Kai como camada de integração entre esses agentes e o ambiente de desenvolvimento.
Para equipes que mantêm grandes bases de código Delphi ou C++ Builder, a introdução de um assistente de IA pode trazer ganhos práticos em tarefas repetitivas: geração de boilerplate, padronização de nomenclatura, criação de telas simples, mapeamento de campos para bancos de dados ou conversão de componentes visuais antigos para alternativas mais recentes. Em sistemas legados, em que muitas vezes a documentação está desatualizada ou fragmentada, a capacidade de “perguntar” ao código e obter resumos, diagramas textuais ou explicações de fluxo pode acelerar a curva de aprendizado de novos desenvolvedores no time.
Por outro lado, a decisão de apoiar-se em modelos externos e exigir chaves de API também levanta questões típicas quando se fala em IA corporativa: privacidade de dados, custo variável de uso e dependência de provedores de nuvem. Organizações com forte restrição regulatória tendem a preferir modelos executados on‑premises ou em nuvens privadas, o que o Kai, em tese, suporta ao permitir apontar para modelos locais. No entanto, isso exige que a empresa invista em infraestrutura e em uma estratégia própria de MLOps, algo nem sempre trivial.
Do ponto de vista econômico, a assinatura de 249 dólares por desenvolvedor ao ano precisa ser avaliada em conjunto com o custo dos modelos de IA e com a produtividade efetiva alcançada. Em equipes pequenas, onde um mesmo profissional acumula funções de análise, desenvolvimento e manutenção, um ganho modesto de velocidade e redução de erros pode justificar o investimento. Em times maiores, a discussão tende a girar em torno de padronização: se o assistente ajudar a manter um estilo consistente de código, aplicar das mesmas convenções e acelerar revisões, os benefícios se multiplicam.
A estratégia da Embarcadero também sinaliza uma tentativa de equilibrar tradição e inovação. Ao manter o RAD Studio leve, sem IA nativa obrigatória, e oferecer o Kai como módulo opcional, a empresa atende tanto clientes conservadores – que preferem um ambiente estável, previsível e sem dependências externas adicionais – quanto organizações dispostas a experimentar fluxos de trabalho baseados em IA. Isso se torna particularmente relevante em setores que dependem de certificações, auditorias ou ambientes isolados, em que qualquer recurso novo precisa ser cuidadosamente avaliado.
Em comparação indireta com outras IDEs modernas que já contam com assistentes integrados, o Kai adota uma abordagem mais aberta: não força um provedor de IA específico, nem amarra o desenvolvedor a um único ecossistema de nuvem. Essa flexibilidade pode ser atraente para empresas que desejam testar diferentes modelos, alternar entre provedores ou até combinar modelos especializados, um para geração de código e outro para análise estática, por exemplo.
Para o futuro próximo, a tendência é que recursos de IA como o Kai deixem de ser vistos apenas como “geradores de código” e passem a atuar como copilotos em um sentido mais amplo: ajudando no design de arquitetura, sugerindo melhorias de segurança, apontando gargalos de performance e até detectando padrões de concorrência problemáticos em projetos com uso intenso de threads, algo particularmente relevante no tipo de aplicação para o qual Delphi e C++ Builder historicamente se destacam.
Em síntese, o Kai representa um passo importante para manter o RAD Studio competitivo em um cenário de desenvolvimento cada vez mais orientado por IA. Ao combinar a tradição de geração de binários nativos, a forte compatibilidade com bases de código legadas e agora a camada de automação inteligente, a Embarcadero tenta posicionar Delphi e C++ Builder não como ferramentas do passado, mas como plataformas que podem se beneficiar ativamente das novas ondas tecnológicas – sem abrir mão das características que as tornaram resistentes ao tempo.