Muito legal o texto do pessoal da Kiro, “Como criamos uma software factory com Kiro Crew para mergear 1000 PRs em uma semana”.

O post diz que existem estágios diferentes de adoção de IA em times de software:

  • Estágio 1: Uma sessão, na mão. É o primeiro passo, você dev controlando uma única sessão do seu Codex ou Claude. Legal, mas limitado ao que vc consegue fazer em uma sessão.

  • Estágio 2: Muitas sessões, na mão. Você aprendeu a usar o seu agente, deu o próximo passo e começou a abrir várias janelas e threads com o seu Claude ou Codex. Agora você lida com múltiplos contextos ao invés de um só, mas ainda assim limitado pelo quanto cabe na sua cabeça.

  • Estágio 3: Memória, dashboard, crons, e workflows. O próximo passo é começar a fazer uso de memória para não ficar repetindo informação pro agente, com um dashboard para te ajudar a controlar suas 10-20 sessões, tendo inclusive cron jobs que disparam agentes de maneira autônoma em diferentes momentos.

  • Estágio 4: O pipeline de agentes. Vc tem agora um pipeline que é disparado por algum evento, como alguém abrindo uma issue no seu github ou uma mensagem no Slack. O pipeline sabe quais agentes devem atuar e em qual ordem.

  • Estágio 5: Sessões sendo operadas de maneira agêntica. Até então, o humano era o limitador do processo. Aqui, agentes tomam conta dessas sessões e o humano só garante que os agentes estão focando no objetivo correto.

Gosto muito da ideia de tentar explicar o momento que você está e quais os próximos passos pra você conseguir fazer ainda mais uso de agentes. Não sei se esses 5 estágios são os que “ficarão pra sempre”, mas com certeza uma boa maneira de pensar!

Referências