A IA pode acelerar a entrega sem ser dona da decisão.
A Lupit usa IA e automação como partes de um sistema controlado de entrega de software. Elas podem ajudar a inspecionar contexto, propor mudanças, executar trabalho delimitado e reunir evidências. Pessoas continuam responsáveis por escopo, julgamento, acessos sensíveis, revisão, lançamento e pelo resultado entregue aos usuários.
O que é o SDLC agêntico da Lupit?
O SDLC agêntico da Lupit é um ciclo delimitado em que IA e automação podem inspecionar contexto, propor ou executar trabalho permitido e reunir evidências. Controles humanos e de política continuam regendo escopo, acessos sensíveis, revisão, lançamento e responsabilidade.
- Para quem é?
- É para contextos em que o trabalho apoiado por IA pode ser limitado por contexto disponível, permissões, verificação e um responsável definido.
- O que é entregue?
- O ciclo produz mudanças revisáveis e evidências ligadas a um objetivo, incluindo testes, limitações identificadas, decisões e caminho explícito de lançamento ou escalonamento.
- Como funciona na contratação?
- A autoridade é definida antes da execução; ferramentas atuam apenas nesse limite; verificações relevantes são refeitas; e uma pessoa ou política decide ações consequentes.
- O que não é prometido?
- Agêntico não significa autonomia sem supervisão, acesso irrestrito à produção, resultado infalível ou substituição do julgamento responsável de produto e engenharia.
O que torna o fluxo agêntico
Um fluxo agêntico pode selecionar e executar passos permitidos rumo a um objetivo definido, usar ferramentas, inspecionar resultados e continuar ou parar conforme a política. Essa capacidade só é útil quando objetivo, contexto disponível, ações permitidas, verificação e caminho de escalonamento estão explícitos.
As ferramentas e o nível de automação dependem do projeto. Esta página não alega que todas as etapas são autônomas, que um modelo ou provedor específico é sempre usado nem que saídas de IA são aceitas sem revisão.
O ciclo delimitado de entrega
- 1
Definir objetivo e autoridade.
Registrar resultado, critérios de aceitação, limite do repositório ou sistema, ações permitidas e ações que exigem uma pessoa ou política de projeto.
- 2
Carregar o contexto relevante.
Usar tarefa, código, documentação, dependências e políticas atuais em vez de um prompt genérico ou resumo antigo.
- 3
Executar um incremento pequeno.
Fazer uma mudança inspecionável, preservar rastreabilidade e não expandir para trabalho sem relação.
- 4
Verificar de forma independente.
Rodar verificações determinísticas, comparar o comportamento aos critérios e usar outro contexto de revisão quando o risco ou a política pedir.
- 5
Lançar ou escalar.
Avançar apenas pelo gate aprovado. Registrar bloqueios, incerteza e evidências; nunca contornar permissões, proteção de branch ou dependências indisponíveis.
- 6
Levar o aprendizado adiante.
Atualizar tarefa, código, testes e contexto reutilizável para que o próximo ciclo comece com fatos registrados.
Controles que continuam humanos ou regidos por política
intenção de produto, prioridade e aceitação de trade-offs
acesso a segredos, dados de clientes, produção, cobrança e ações destrutivas
decisões legais, de privacidade, regulatórias, de segurança e publicação
exceções a políticas de repositório, revisão, proteção de branch e lançamento
responsabilidade final pelo que é lançado e pela resposta a incidentes.
A automação pode preparar evidências ou recomendar um caminho, mas não cria uma autoridade que o projeto não concedeu.
Evidências produzidas pelo ciclo
Um incremento revisável deve deixar evidências suficientes na tarefa e no repositório: rastreabilidade entre requisitos e código, testes focados, verificações relevantes de lint, tipos e build, achados de revisão, limitações conhecidas e registro de branch, pull request ou lançamento. CI externa e previews são sinais úteis de ambiente limpo quando disponíveis; sua ausência é documentada e substituída por validação local ou isolada adequada, sem ser tratada como prova de falha ou sucesso.