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Plataforma AI-native de Engenharia

DevAgents OS

A camada agêntica para o ciclo de engenharia de software

AgentesFluxoMétricasGovernançaContextoSegurança
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Plataforma AI-native de Engenharia

DevAgents OS

A camada agêntica para o ciclo de engenharia de software

AgentesFluxoMétricasGovernançaContextoSegurança
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O desafio: acelerar sem perder qualidade, segurança e governança

Nossa Missão

Ampliar a capacidade dos times de engenharia por meio de fluxos coordenados de agentes de IA ao longo do SDLC. Contexto compartilhado, artefatos rastreáveis, métricas por etapa, governança e responsabilidade técnica.

A DevAgents OS conecta agentes, ferramentas, contexto e métricas para apoiar times em todo o ciclo de desenvolvimento. Do discovery à operação, com governança em cada etapa.

Idealizador
Cristiano Ferreira
Fundador · PULSEFLOW TECNOLOGIA LTDA

30 anos em tecnologia, engenharia de software, arquitetura, cloud, DevOps e IA aplicada em contextos reais de desenvolvimento.

contact@devagents-os.comdevagents-os.com
Nossa Abordagem
  • Agentes especializados por etapa do SDLC
  • Contexto preservado entre ferramentas e decisões
  • Rastreabilidade de requisitos ao código e testes
  • Métricas por etapa com impacto mensurável
  • Governança técnica e operacional
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O desafio

Entregar software mais rápido com qualidade, segurança e governança

Entrega tradicional
  • Ferramentas fragmentadas
  • Documentação manual
  • Requisitos lentos
  • Retrabalho
  • Rastreabilidade fraca
  • Métricas atrasadas
Engenharia agêntica
  • Agentes conectados
  • Fluxos assistidos
  • Documentação automática
  • Validação contínua
  • Métricas de engenharia
  • Camada de governança
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De copilotos isolados

a agentes de engenharia orquestrados

Evolução da maturidade
Etapa 1
Copilotos Individuais
Assistentes isolados em torno do desenvolvedor
Etapa 2
Fluxos Conectados
Ferramentas e estágios do ciclo conectados
Etapa 3
Camada Agêntica de Engenharia
Agentes especializados coordenados por orquestração
REQARCHCODEQASECDEVOBS
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Fluxo Agêntico do SDLC

Discovery → Arquitetura → Dev → Qualidade → Segurança → Entrega → Operações → Métricas

Discovery
Arquitetura
Desenvolvimento
Qualidade
Segurança
Entrega
Operações
Métricas
Camada de Orquestração Agêntica
Requisitos
Arquitetura
Código
Qualidade
Segurança
DevOps
Observabilidade
Métricas
Legado
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Agentes especializados

Requisitos, arquitetura, código, qualidade, segurança, DevOps, observabilidade, métricas e modernização

Agente de Requisitos
Históriasépicoscritérios
Agente de Arquitetura
ComponentesC4regras
Agente de Código
Códigorevisãodocs
Agente de Qualidade
TestesGherkinevidências
Agente de Segurança
SASTDASTriscos
Agente DevOps
CI/CDdeployreleases
Agente de Observabilidade
Logsmétricascausa raiz
Agente de Métricas
Lead timecycle timethroughput
Agente de Modernização de Legado
Legadoregrasnovo código
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Camada de gestão e governança

Estratégico, coordenação e operacional

Camada Estratégica
OKRsObjetivosInvestimentoRisco
Camada de Coordenação
TimesCapacidadeDependênciasPrevisibilidade
Camada Operacional
FluxoQualidadeTestesDeploysIncidentes
Lead time
4.2d -18%
Throughput
126 +12%
Cobertura
82% +6%
Vulnerab.
3 -40%
Throughputlast 12 weeks
Fluxo
Qualidade
Risco
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Framework de melhoria contínua

Descobrir, Planejar, Ativar Agente, Medir Impacto, Priorizar

12345LOOPCiclo contínuo
01Descobrir
Mapear processo e gargalos
02Planejar
Definir métricas e baseline
03Ativar Agente
Conectar contexto e executar
04Medir Impacto
Comparar antes e depois
05Priorizar
Próxima oportunidade
Ciclo contínuo
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Modernização de Legado

O problema vai além do código - está nas regras escondidas

O risco da modernização não está apenas em reescrever código. Está em perder regra de negócio escondida em sistemas antigos.

A modernização de legados se torna mais segura com fluxos AI-native: entendimento do código legado, fragmentação estrutural, extração de regras de negócio, geração de código moderno e validação da equivalência funcional. Tudo sob orquestração de agentes, com validação técnica em pontos críticos.

Antes
  • Código antigo, difícil de manter
  • Baixa documentação das regras
  • Dependência de especialistas de legado
  • Alto risco de regressão a cada mudança
Depois
  • Regras de negócio extraídas e documentadas
  • Código moderno gerado, validado e rastreável
  • Testes automatizados com rastreabilidade ponta a ponta
  • Validação técnica em cada etapa crítica da modernização
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O processo de modernização

Cinco etapas com agentes especializados

Ponte de rastreabilidade - regras ↔ código ↔ testes
Código legado
Fragmentação
Regras de negócio
Novo código
Validação funcional
01
Código Legado
Entrada de código legado de sistemas com alta complexidade e dívida técnica acumulada.
02
Fragmentação Estrutural
O código é segmentado em unidades analisáveis para que regras de negócio e dependências possam ser extraídas sem perder o contexto estrutural.
03
Extração de Regras de Negócio
Regras de negócio existentes são identificadas, extraídas e documentadas de forma estruturada e rastreável.
04
Geração de Código Agêntico
Código moderno é gerado por agentes especializados, preservando a lógica de negócio extraída e mantendo a rastreabilidade.
05
Validação Funcional
Validação técnica e funcional confirma a equivalência entre o comportamento original e a saída modernizada. Inclui testes, rastreabilidade e decisões de modernização responsáveis em cada etapa.
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Ecossistema de ferramentas

Integrações com o stack corporativo

Modelos de IA
Copilotos de Dev
Repositórios
CI/CD
Observabilidade
Segurança
Automação QA
Design & Arquitetura
Gestão de Projetos
Documentação
Bases de Conhecimento
core
DevAgents OS
Exemplos
GitHub CopilotCursorWindsurfAzure DevOpsJiraSonarQubeJenkinsGrafanaDynatraceFigmaC4 ModelStructurizrSeleniumOWASP ZAPConfluenceBackstage
Exemplos ilustrativos. As ferramentas podem variar conforme o ambiente corporativo.
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O que acreditamos

Comece por um fluxo. Expanda com evidências.

Agentes de IA ampliam a capacidade dos times quando conectados ao processo real: contexto, fluxo, métricas, segurança e governança.

Engenharia aumentada. Decisão orientada por dados. Entrega contínua.

ContextoProcessoMétricasSegurançaGovernançaRastreabilidade
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