Recursos

AI-Driven Development Lifecycle (ciclo de vida de desenvolvimento orientado por IA)

Redesenha o ciclo de vida do software em torno da IA: ela participa do planejamento, dos requisitos, do projeto, da implementação, dos testes e da operação, enquanto o desenvolvedor supervisiona e decide. Etapas: inicialização, ideação, concepção, construção e operação. Proposto por Raja SP (AWS), com implementação de referência de código aberto da AWS Labs.

Software Development Life Cycle (ciclo de vida de desenvolvimento de software), em versão agêntica

Modelo em que agentes executam de forma autônoma atividades de todo o ciclo: análise, arquitetura, programação, testes, integração e implantação (CI/CD), monitoramento e manutenção. É um paradigma emergente, sem padrão universal.

Agilidade aumentada com IA

Mantém metodologias como Scrum ou Extreme Programming (XP) e incorpora IA em requisitos, planejamento, desenvolvimento, testes, documentação e acompanhamento, sem transformar por completo a forma de trabalho existente.

Engenharia agêntica

O desenvolvedor deixa de se concentrar apenas em escrever código e atua como arquiteto, coordenador e supervisor de agentes de IA (arquiteto, analista, programador, testador, auditor, documentalista), mantendo o controle técnico e funcional.

Desenvolvimento multiagente

Vários agentes inteligentes trabalham de forma coordenada (arquitetura, backend, frontend, banco de dados, testes, segurança, documentação). Mais do que uma metodologia completa, é uma arquitetura de colaboração; combina-se com SDD, AI-DLC, TDD e outras.

Engenharia do arnês: o ambiente de trabalho dos agentes

Constrói o ambiente para que os agentes desenvolvam de forma confiável: instruções permanentes, documentação estruturada, regras arquiteturais, acesso controlado a ferramentas, testes automatizados, integração contínua, observabilidade e mecanismos de validação e correção. A OpenAI publicou em fevereiro de 2026 sua experiência com o Codex nessa abordagem.

Context-Driven AI Development (desenvolvimento com IA orientado por contexto)

Fornece à IA um contexto estruturado, governado e protegido (especificações, contexto do projeto, arquitetura, regras e restrições) para evitar a perda de contexto e que os agentes contradigam a arquitetura. Complementa o desenvolvimento orientado por especificações (SDD).

Test-Driven Development (desenvolvimento orientado por testes)

Escrevem-se primeiro os testes e depois o código, em três fases: Red (um teste que falha), Green (código que o supera) e Refactor (melhorar sem quebrar os testes). Com IA, agentes especializados podem cuidar de cada fase.

Behavior-Driven Development (desenvolvimento orientado por comportamento)

Descreve como o software deve se comportar do ponto de vista do negócio por meio de cenários (Dado, Quando, Então). A IA os usa para gerar código e testes automatizados, ligando as regras de negócio à implementação.

Programação conversacional

O usuário descreve em linguagem natural o que quer e a IA gera o código, em ciclos de executar, corrigir e repetir. Muito rápido para protótipos; sem controles pode produzir código difícil de manter, riscos de segurança e dívida técnica, por isso não basta para sistemas empresariais complexos.