O GitHub Octoverse 2025 mostra que a IA já está no centro do trabalho de desenvolvimento: 80% dos novos desenvolvedores da plataforma usaram Copilot na primeira semana de atividade, e o Copilot coding agent participou de mais de 1 milhão de pull requests mesclados nos seus primeiros cinco meses.
O próximo movimento está em andamento. O Gartner estima que 40% das aplicações enterprise terão agentes de IA incorporados até o final de 2026, em comparação a menos de 5% em 2025. E o mercado de IA agêntica deve saltar de US$ 9,9 bilhões em 2026 para cerca de US$ 57 bilhões até 2031, segundo a Mordor Intelligence.
A diferença entre esse momento e o anterior é que a aceleração passa a acontecer no fluxo, e não apenas em uma tarefa isolada.
Neste artigo, explicamos o que são squads agênticas, como funcionam, o que muda em relação aos copilotos e como esse modelo está sendo aplicado ao ciclo de desenvolvimento de software.
O que são squads agênticas
Squads agênticas são estruturas em que múltiplos agentes de IA, com papéis e especializações diferentes, colaboram em torno de um objetivo comum, compartilhando contexto e executando diferentes etapas de um fluxo de trabalho.
A diferença em relação a agentes isolados está na coordenação. Vários agentes operando de forma independente, cada um resolvendo sua parte sem comunicação entre si, não formam uma squad agêntica.
O que caracteriza a squad é a orquestração do trabalho: os agentes recebem tarefas, trocam informações, passam contexto entre si e avançam pelo fluxo de forma coordenada.
Os componentes essenciais de uma squad agêntica incluem:
- Agentes especializados com responsabilidades definidas;
- Uma camada de orquestração que coordena sequência e dependências;
- Acesso compartilhado a contexto e dados do projeto;
- Mecanismos de handoff entre agentes;
- E pontos de supervisão humana nos momentos em que julgamento é necessário.
Entender esses componentes é o ponto de partida para compreender o que diferencia esse modelo do uso de copilotos e agentes isolados.
O que muda dos copilotos tradicionais para as squads agênticas
Os copilotos tradicionais continuam úteis, pois resolvem bem a produtividade individual em tarefas específicas. As squads agênticas, por sua vez, atacam um problema diferente: a produtividade do fluxo como um todo.
| Copilotos tradicionais | Squads agênticas |
| Apoiam uma pessoa em uma tarefa | Coordenam diferentes tarefas em um fluxo |
| Dependem de comandos frequentes | Trabalham a partir de objetivos e regras |
| Atuam de forma mais isolada | Agentes especializados colaboram |
| Contexto geralmente restrito à interação | Contexto acompanha o processo |
| Humano conduz a execução | Humano define, supervisiona e valida pontos críticos |
A virada ocorre quando a IA passa a executar dentro de limites definidos, com supervisão nos pontos certos e com contexto que se acumula ao longo do processo. O ganho vem da combinação entre a aceleração de cada etapa e a redução do tempo e do retrabalho entre elas, à medida que contexto e decisões avançam pelo fluxo.
Como uma squad agêntica funciona na prática
O funcionamento de uma squad agêntica depende de como os agentes se conectam, compartilham contexto e definem os momentos em que julgamento humano precisa entrar. Cada um desses elementos tem um papel específico.
Agentes especializados assumem diferentes responsabilidades
A especialização permite que cada agente assuma responsabilidades específicas dentro do fluxo. O que diferencia um agente de um assistente tradicional é a capacidade de agir em direção a um objetivo, executar tarefas e interagir com ferramentas dentro de limites definidos, em vez de apenas sugerir ações para que um humano as execute.
Um agente de discovery analisa requisitos de forma diferente de um agente de QA, que atua de forma diferente de um agente de segurança. Essa especialização é o que torna cada agente genuinamente útil dentro de sua responsabilidade no fluxo.
A orquestração conecta o trabalho dos agentes
Com agentes especializados definidos, o elemento que conecta o trabalho entre eles é a orquestração. Existe uma camada responsável por coordenar sequência, dependências, decisões e acionamento dos agentes ao longo do fluxo.
Sem ela, agentes especializados se tornam silos autônomos, em que cada um resolve sua parte, mas o fluxo avança de forma fragmentada. É a orquestração que transforma a execução de tarefas independentes em entrega coordenada.
Contexto e memória acompanham o fluxo
Além da orquestração, há outro elemento que define a qualidade do fluxo: a preservação de contexto entre as etapas. Quando um agente de discovery toma uma decisão de arquitetura, essa decisão precisa estar disponível para o agente de desenvolvimento semanas depois. Quando o agente de QA identifica um padrão de falha, essa informação precisa informar as etapas seguintes.
Quando o contexto é preservado entre as etapas, o agente que atua em uma fase pode acessar o que foi decidido nas anteriores e os elementos que orientaram essas decisões. Sem mecanismos que preservem esse contexto, parte do ganho da automação pode se perder nos handoffs, e o time humano volta a assumir parte da transferência de contexto.
Humanos entram nos pontos em que julgamento é necessário
Ao longo do fluxo, o nível de participação humana varia conforme risco, contexto e tipo de decisão, e diferentes arquiteturas definem diferentes pontos de supervisão. Em um fluxo de desenvolvimento, isso pode significar aprovação antes de um design de arquitetura e novamente antes de uma execução com impacto em produção, com automação nos pontos intermediários. Nesse modelo, o papel do humano muda de executor de tarefas para responsável pela definição dos limites, validação nos pontos críticos e supervisão do conjunto.
Quando esses elementos funcionam de forma integrada, a squad agêntica passa a operar como um fluxo coerente — cada agente contribuindo para o resultado do seguinte, com contexto preservado e supervisão humana nos pontos certos.
Como as squads agênticas transformam o desenvolvimento de software
O desenvolvimento de software concentra alguns dos problemas que squads agênticas resolvem com mais clareza:
- Fluxos longos com muitos handoffs;
- Perda de contexto entre etapas;
- Retrabalho por falta de informação;
- E gargalos que se acumulam em pontos específicos do ciclo.
Análise de requisitos, documentação técnica, geração e revisão de código e testes são exemplos de etapas que podem ser apoiadas por agentes especializados. O que muda com a abordagem agêntica é que essas etapas passam a ser conectadas: decisões de discovery informam o design, cobertura de QA informa as etapas seguintes e padrões de qualidade são aplicados como gates antes do avanço entre fases.
Com contexto e decisões avançando de uma fase para a próxima, o retrabalho de handoff diminui e o ciclo de entrega se torna mais previsível — e é exatamente aí que o modelo agêntico gera mais valor no desenvolvimento de software.
Quais benefícios as squads agênticas podem trazer para a engenharia
Os benefícios de squads agênticas no desenvolvimento de software aparecem em diferentes dimensões do trabalho: menos retrabalho entre etapas, decisões mais bem fundamentadas ao longo do ciclo, ampliação da capacidade de entrega, qualidade integrada ao fluxo e mais espaço para que profissionais concentrem esforço em decisões de maior valor. Esses ganhos tendem a se reforçar à medida que o fluxo amadurece.
Redução de handoffs e tempo de espera
Agentes passam informações e entregas entre etapas, reduzindo a dependência de reuniões de alinhamento, documentos de repasse e memória individual dos membros do time. O contexto viaja com o fluxo.
Decisões mais bem fundamentadas ao longo do ciclo
Com o histórico acumulado de decisões disponível em cada etapa, as escolhas feitas no discovery chegam intactas ao desenvolvimento e ao QA. O time gasta menos energia recuperando o que já foi definido e mais energia avançando a partir do que já é conhecido.
Ampliação da capacidade de entrega
A capacidade de entrega pode crescer a partir da coordenação entre especialistas humanos e digitais. Agentes assumem a execução de tarefas bem definidas dentro do fluxo, liberando os profissionais para decisões de maior complexidade.
Qualidade integrada ao fluxo
Revisões, testes, padrões e validações podem ser distribuídos ao longo do ciclo, em vez de concentrados no final. Com agentes especializados em QA e segurança operando em diferentes momentos do fluxo, problemas podem ser identificados antes de se acumular.
Mais espaço para decisões de maior valor
Quando agentes assumem a execução de tarefas bem definidas, profissionais podem concentrar mais esforço em arquitetura, contexto de negócio, prioridades e julgamento — trabalho que requer experiência e que a IA ainda não substitui com confiabilidade.
Esses cinco benefícios são interdependentes: decisões mais bem fundamentadas resultam em qualidade mais consistente, que por sua vez libera os profissionais para o trabalho de maior valor.
Quanto mais autonomia, maior a necessidade de governança
Sistemas agênticos em produção exigem uma estrutura de governança proporcional à sua autonomia. Isso é o que torna a adoção sustentável em escala.
Os elementos de governança que precisam estar presentes incluem limites de autonomia por tipo de decisão, controle de permissões e acesso a dados, rastreabilidade das decisões tomadas pelos agentes, segurança e proteção de dados sensíveis, monitoramento do comportamento dos agentes em produção, gestão de modelos e controle de consumo e pontos de aprovação humana antes de ações irreversíveis.
A rastreabilidade merece atenção especial. Em ambientes regulados ou com alta criticidade operacional, a capacidade de reproduzir e auditar uma execução agêntica pode ser tão importante quanto a execução em si. Saber o que cada agente fez, com quais dados, em qual versão e por qual razão é parte do que torna um sistema agêntico confiável para uso em produção.
Para organizações do setor financeiro, esse conjunto de requisitos conversa diretamente com demandas de conformidade, gestão de riscos, auditabilidade e proteção de dados presentes no uso de sistemas automatizados.
De experimentos com agentes a uma operação agêntica
Uma forma de pensar a evolução da maturidade em IA agêntica é como uma progressão de camadas: agentes resolvendo tarefas isoladas, especialização por função, conexão entre agentes, contexto compartilhado, orquestração do fluxo, quality gates e aprovação humana e operação acompanhada por métricas de uso, consumo e resultado.
Escalar IA agêntica é uma questão de arquitetura e operação. Cada etapa dessa progressão exige decisões de design que o experimento inicial não força. Quando essas decisões são tomadas de forma intencional, o resultado é um sistema previsível, auditável e capaz de evoluir. Quando são deixadas de lado, surgem os problemas mais comuns: agentes que conflitam, contexto que se perde, custos que crescem sem rastreabilidade e comportamentos difíceis de auditar.
Sphere: squads agênticas aplicadas à engenharia de software
A Nava desenvolveu a Sphere como uma plataforma que conduz uma squad agêntica de IA por um fluxo governado de desenvolvimento, com revisão e aprovação humana em pontos críticos.
A squad agêntica da Sphere é composta por agentes especializados que cobrem, hoje, discovery, documentação, código e QA, do requisito ao pull request revisado, com dois quality gates humanos ao longo do fluxo.
O diferencial central está na continuidade de contexto entre etapas. Os agentes carregam o histórico do projeto, as decisões já tomadas e os padrões de qualidade da organização. Decisões de discovery informam o design e cobertura de QA informa as etapas seguintes, sem retrabalho de handoff manual.
A governança é parte da arquitetura desde o início: todo consumo de LLM e embeddings passa pelo AI Core centralizado, com visibilidade de modelos, tokens e custos. A segurança, o isolamento de dados e a rastreabilidade fazem parte do desenho da solução.
Fale com nossos especialistas e entenda como squads agênticas podem ser aplicadas ao ciclo de desenvolvimento da sua organização.
Perguntas frequentes sobre squads agênticas
O que são squads agênticas?
Squads agênticas são estruturas em que múltiplos agentes de IA, com papéis e especializações diferentes, colaboram em torno de um objetivo comum, compartilhando contexto e executando diferentes etapas de um fluxo de trabalho. O que as caracteriza é a orquestração do trabalho entre agentes — a simples presença de vários agentes operando de forma independente não é suficiente para configurar uma squad.
Qual é a diferença entre uma squad agêntica e um copiloto de IA?
Copilotos tradicionais apoiam uma pessoa em tarefas específicas, dependem de comandos frequentes e têm contexto geralmente restrito à interação. Squads agênticas coordenam diferentes tarefas em um fluxo, trabalham a partir de objetivos e regras, compartilham contexto entre agentes e reservam a participação humana para pontos críticos de validação e decisão.
Squads agênticas substituem equipes de desenvolvimento?
O modelo mais consistente combina os dois. Agentes especializados assumem a execução de tarefas bem definidas dentro de um fluxo governado, enquanto profissionais concentram esforços em arquitetura, contexto de negócio, prioridades e julgamento — trabalho que exige experiência e que a IA ainda não substitui com confiabilidade.
Como funciona o human-in-the-loop em squads agênticas?
O nível de participação humana varia conforme risco, contexto e tipo de decisão, e diferentes arquiteturas definem diferentes pontos de supervisão. Em um fluxo de desenvolvimento, isso pode significar aprovação humana antes de um design de arquitetura e novamente antes de uma execução com impacto na produção, com automação nos pontos intermediários.
Como garantir segurança e governança em uma squad agêntica?
Governança em sistemas agênticos envolve limites de autonomia por tipo de decisão, controle de permissões e acesso a dados, rastreabilidade das decisões tomadas pelos agentes, monitoramento do comportamento em produção, gestão de modelos e consumo e pontos de aprovação humana antes de ações irreversíveis. Em ambientes regulados, a capacidade de reproduzir e auditar execuções agênticas é parte essencial da arquitetura.
Onde squads agênticas podem ser usadas no desenvolvimento de software?
Agentes especializados podem atuar em discovery e análise de requisitos, documentação técnica, geração e revisão de código, testes e QA, validações de segurança, deploy e operação, observabilidade e sustentação. O valor do modelo agêntico aumenta quando as etapas são conectadas, com contexto e decisões passando de uma para a próxima, reduzindo o retrabalho de handoff.
