Why AI Agents Write Better Code in Go
Portuguese version follows below / Versão em português logo abaixo
Hi there,
I just published something that might change how you think about language choice when working with AI coding assistants.
The counter-intuitive thesis: The best language for AI-assisted development isn't the most expressive or elegant one. It's the most "boring" one.
The Innovation Tokens Problem
When doing agentic development (using AI agents to build software), you're already spending your "innovation tokens" on:
- AI tool integration
- Prompt engineering
- Agent orchestration workflows
- Quality control processes
The last thing you need is to burn tokens on a complex programming language that confuses your AI assistant.
Go's Secret Weapon: Training Data Longevity
Here's something most people miss: Go has millions of projects on GitHub that were used to train AI models. Crucially, code from 2012 still compiles and runs today.
In JavaScript or Python? A two-year-old tutorial might be completely obsolete.
This means when AI agents generate Go code, they're drawing from training data that's still valid and relevant.
The Bottom Line
Go's "limitations" are actually guardrails that prevent AI agents from making poor architectural choices. Python offers multiple ways to do the same thing which can make an AI might choose poorly. Go offers one clear, idiomatic path that guides agents toward consistent, maintainable code.
Read the full article: https://marcelsud.me/en/agentic-development-why-go/
Best,
Marcelo Santos (@marcelsud)
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Olá!
Acabei de publicar algo que pode mudar como você pensa sobre escolha de linguagem ao trabalhar com assistentes de IA para desenvolvimento.
A tese contra-intuitiva: A melhor linguagem para desenvolvimento assistido por IA não é a mais expressiva ou elegante. É a mais "boring".
O Problema das Fichas de Inovação (Innovation Tokens)
Ao fazer desenvolvimento com agentes de IA, você já está gastando suas "fichas de inovação" em:
- Integração de ferramentas de IA
- Engenharia de prompts
- Workflows de orquestração de agentes
- Processos de controle de qualidade
A última coisa que você precisa é gastar essas fichas em uma linguagem de programação complexa que confunde seu assistente de IA.
A Arma Secreta do Go: Longevidade dos Dados de Treinamento
Algo que a maioria perde: Go tem milhões de projetos no GitHub que foram usados para treinar modelos de IA. Crucialmente, código de 2012 ainda compila e executa hoje.
Em JavaScript ou Python? Um tutorial de dois anos pode estar completamente obsoleto.
Isso significa que quando agentes de IA geram código Go, eles estão usando dados de treinamento que ainda são válidos e relevantes.
A Conclusão
As "limitações" do Go são na verdade guardrails que previnem agentes de IA de fazer escolhas arquiteturais ruins. Python oferece múltiplas maneiras de fazer a mesma coisa, o que pode fazer com que um agente de IA faça uma má escolha. Go oferece um caminho claro e idiomático que guia agentes para código consistente e maior facilidade de dar manutenção.
Leia o artigo completo: https://marcelsud.me/agentic-development-porque-go/
Abraços,
Marcelo Santos (@marcelsud)