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Plataforma AI-native de Ingeniería

DevAgents OS

La capa agéntica para el ciclo de ingeniería de software

AgentesFlujoMétricasGobernanzaContextoSeguridad
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Plataforma AI-native de Ingeniería

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La capa agéntica para el ciclo de ingeniería de software

AgentesFlujoMétricasGobernanzaContextoSeguridad
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El desafío: acelerar sin perder calidad, seguridad y gobernanza

Nuestra Misión

Ampliar la capacidad de los equipos de ingeniería mediante flujos coordinados de agentes de IA a lo largo del SDLC. Con contexto compartido, artefactos trazables, métricas por etapa, gobernanza y responsabilidad técnica.

DevAgents OS conecta agentes, herramientas, contexto y métricas para apoyar a los equipos en todo el ciclo de desarrollo: desde el discovery hasta las operaciones, con gobernanza en cada etapa.

Fundador
Cristiano Ferreira
Fundador · PULSEFLOW TECNOLOGIA LTDA

30 años en tecnología, ingeniería de software, arquitectura, cloud, DevOps e IA aplicada en contextos reales de desarrollo.

contact@devagents-os.comdevagents-os.com
Nuestro Enfoque
  • Agentes especializados por etapa del SDLC
  • Contexto preservado entre herramientas y decisiones
  • Trazabilidad de requisitos al código y pruebas
  • Métricas por etapa con impacto medible
  • Gobernanza técnica y operacional
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El desafío

Entregar software más rápido con calidad, seguridad y gobernanza

Entrega tradicional
  • Herramientas fragmentadas
  • Documentación manual
  • Requisitos lentos
  • Retrabajo
  • Trazabilidad débil
  • Métricas tardías
Ingeniería agéntica
  • Agentes conectados
  • Flujos asistidos
  • Documentación automática
  • Validación continua
  • Métricas de ingeniería
  • Capa de gobernanza
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De copilotos aislados

a agentes de ingeniería orquestados

Evolución de la madurez
Etapa 1
Copilotos Individuales
Asistentes aislados alrededor del desarrollador
Etapa 2
Flujos Conectados
Herramientas y etapas del ciclo conectadas
Etapa 3
Capa Agéntica de Ingeniería
Agentes especializados coordinados por orquestración
REQARCHCODEQASECDEVOBS
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Flujo Agéntico del SDLC

Discovery → Arquitectura → Dev → Calidad → Seguridad → Entrega → Operaciones → Métricas

Discovery
Arquitectura
Desarrollo
Calidad
Seguridad
Entrega
Operaciones
Métricas
Capa de Orquestación Agéntica
Requisitos
Arquitectura
Código
Calidad
Seguridad
DevOps
Observabilidad
Métricas
Legado
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Agentes especializados

Requisitos, arquitectura, código, calidad, seguridad, DevOps, observabilidad, métricas y modernización

Agente de Requisitos
Historiasépicascriterios
Agente de Arquitectura
ComponentesC4reglas
Agente de Código
Códigorevisióndocs
Agente de Calidad
PruebasGherkinevidencias
Agente de Seguridad
SASTDASTriesgos
Agente DevOps
CI/CDdesplieguereleases
Agente de Observabilidad
Logsmétricascausa raíz
Agente de Métricas
Lead timecycle timethroughput
Agente de Modernización de Legado
Legadoreglasnuevo código
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Capa de gestión y gobernanza

Estratégico, coordinación y operativo

Capa Estratégica
OKRsObjetivosInversiónRiesgo
Capa de Coordinación
EquiposCapacidadDependenciasPrevisibilidad
Capa Operativa
FlujoCalidadPruebasDesplieguesIncidentes
Lead time
4.2d -18%
Throughput
126 +12%
Cobertura
82% +6%
Vulnerab.
3 -40%
Throughputlast 12 weeks
Flujo
Calidad
Riesgo
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Framework de mejora continua

Descubrir, Planificar, Activar Agente, Medir Impacto, Priorizar

12345LOOPCiclo continuo
01Descubrir
Mapear proceso y cuellos de botella
02Planificar
Definir métricas y línea base
03Activar Agente
Conectar contexto y ejecutar
04Medir Impacto
Comparar antes y después
05Priorizar
Próxima oportunidad
Ciclo continuo
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Modernización de Legado

El problema va más allá del código - está en las reglas ocultas

El riesgo de la modernización no está solo en reescribir código. Está en perder las reglas de negocio ocultas en sistemas envejecidos.

La modernización de legado se vuelve más segura con flujos AI-native: comprensión del código heredado, fragmentación estructural, extracción de reglas de negocio, generación de código moderno y validación de equivalencia funcional. Todo bajo orquestación de agentes, con validación técnica en puntos críticos.

Antes
  • Código antiguo, difícil de mantener
  • Baja documentación de las reglas
  • Dependencia de especialistas de legado
  • Alto riesgo de regresión con cada cambio
Después
  • Reglas de negocio extraídas y documentadas
  • Código moderno generado, validado y trazable
  • Pruebas automatizadas con trazabilidad end-to-end
  • Validación técnica en cada etapa crítica de la modernización
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El proceso de modernización

Cinco etapas con agentes especializados

Puente de trazabilidad - reglas ↔ código ↔ pruebas
Código heredado
Fragmentación
Reglas de negocio
Nuevo código
Validación funcional
01
Código Heredado
Código heredado de sistemas con alta complejidad y deuda técnica acumulada, ingerido como punto de partida.
02
Fragmentación Estructural
El código se segmenta en unidades analizables para que las reglas de negocio y las dependencias puedan extraerse sin perder el contexto estructural.
03
Extracción de Reglas de Negocio
Las reglas de negocio existentes se identifican, extraen y documentan de forma estructurada y trazable.
04
Generación de Código Agéntico
Código moderno es generado por agentes especializados, preservando la lógica de negocio extraída y manteniendo la trazabilidad.
05
Validación Funcional
La validación técnica y funcional confirma la equivalencia entre el comportamiento original y la salida modernizada. Con pruebas, trazabilidad y decisiones de modernización responsables en cada etapa.
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Ecosistema de herramientas

Integraciones con el stack corporativo

Modelos de IA
Copilotos de Desarrollo
Repositorios
CI/CD
Observabilidad
Seguridad
Automatización QA
Diseño y Arquitectura
Gestión de Proyectos
Documentación
Bases de Conocimiento
core
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Ejemplos
GitHub CopilotCursorWindsurfAzure DevOpsJiraSonarQubeJenkinsGrafanaDynatraceFigmaC4 ModelStructurizrSeleniumOWASP ZAPConfluenceBackstage
Ejemplos ilustrativos. Las herramientas pueden variar según el entorno corporativo.
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Lo que creemos

Empiece por un flujo. Expanda con evidencia.

Los agentes de IA amplifican la capacidad de los equipos cuando están conectados al proceso real: contexto, flujo, métricas, seguridad y gobernanza.

Ingeniería aumentada. Decisiones basadas en datos. Entrega continua.

ContextoProcesoMétricasSeguridadGobernanzaTrazabilidad
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