Agent harness explicado com o Tero

Plataformas para criar agentes de IA personalizados estão cada vez mais comuns, junto com repositórios compartilhados em que as equipes podem acessar agentes prontos e usá-los de forma consistente.

Elas resolvem um problema real: centralizar a criação e o acesso aos agentes. Mas, para a qualidade de software, isso não basta. Com qual contexto de negócio o agente raciocina? Quais sistemas ele pode acessar? Que evidências ele deixa? E quem revisa suas decisões antes que cheguem à produção?

O Tero é a resposta da Abstracta a essas perguntas. Ele não compete como uma plataforma de agentes de uso geral. É um agent harness projetado especificamente para fluxos de trabalho de QA.

O Tero também é o núcleo tecnológico do Tero Enterprise Edition, um dos três componentes da Abstracta Intelligence, a solução da Abstracta para levar a IA à qualidade de software ao longo de todo o ciclo de desenvolvimento.

Por que isso importa agora¶

Um relatório da Gartner projeta que os gastos de TI em serviços bancários e de investimento ultrapassem US$ 1,1 trilhão até 2029. Mas aumentar o investimento e adicionar ferramentas de IA, por si só, não resolve a forma como as equipes tomam decisões de qualidade.

A IA pode tornar as pessoas mais produtivas individualmente. Mas, no nível da equipe, as pessoas continuam sendo essenciais para entender sistemas complexos, lidar com requisitos de compliance e aplicar a expertise de testadores e analistas.

Transformar ganhos de produtividade individuais em capacidade da equipe exige contexto compartilhado, conhecimento reutilizável e evidências que sustentem as decisões de produção.

Por isso, o Tero não foi projetado como uma ferramenta de produtividade individual, mas como um agent harness: uma camada que transforma esse conhecimento em uma capacidade governada, mensurável e compartilhada por toda a equipe.

O que diferencia o Tero de outras plataformas que também permitem criar e compartilhar agentes de IA?¶

As plataformas para criar e compartilhar agentes têm focos diferentes: algumas trabalham com dados de produção, enquanto outras são SWE Agents (Software Engineering Agents), projetados para tarefas de programação. O Tero, por outro lado, foca especificamente em agentes para qualidade de software e não foi projetado para competir como uma plataforma de agentes de uso geral.

Seu principal diferencial é ser um agent harness especializado em fluxos de trabalho de QA e no contexto de que as organizações precisam para operar esses agentes de forma consistente, com governança e integração aos processos reais de entrega de software. Isso inclui testes e automação, além de análise funcional, entendimento de sistemas, gestão e reutilização de conhecimento, colaboração entre as equipes de QA, desenvolvimento, produto e negócio, segurança, governança e integração com a stack tecnológica da organização.

O que significa o Tero ser um agent harness?¶

Um agent harness é a camada de software em torno de um modelo de IA que define como ele opera em uma tarefa específica: que contexto recebe, quais ferramentas pode acessar, que regras segue e que resultado produz.

No Tero, o modelo fornece o raciocínio; o Tero fornece o fluxo de trabalho, o contexto, os controles, as integrações, a observabilidade e as evidências necessários para aplicar esse raciocínio de forma consistente ao QA.

Por isso, o Tero vai além de hospedar ou compartilhar agentes. Ele define o sistema em que esses agentes operam: seu objetivo, as informações que usam, os sistemas que podem acessar, as ações que podem executar, as evidências que devem coletar, o processo que devem seguir, quando a revisão humana é necessária e o artefato que devem produzir.

Essa é a principal diferença em relação às soluções focadas em criar agentes e disponibilizá-los para uma equipe. No Tero, um agente não é simplesmente um prompt reutilizável ou uma configuração compartilhada. É uma capacidade especializada incorporada a um fluxo de trabalho de QA, com contexto, ferramentas, controles, permissões e resultados definidos.

O Tero permite que testadores funcionais, especialistas em automação de testes, especialistas em performance, analistas de negócio, líderes de QA, desenvolvedores, equipes de produto, gestores e outros perfis envolvidos nas decisões de qualidade compartilhem contexto, conhecimento e evidências, e usem essas informações para entender melhor os sistemas com que trabalham.

Em última análise, além de conectar agentes a ferramentas, o Tero controla quais contextos, ferramentas e ações ficam disponíveis para cada agente com base no seu fluxo de trabalho de QA.

O que o Tero oferece além de criar e compartilhar agentes?¶

O Tero dentro da Abstracta Intelligence¶

O Tero faz parte da Abstracta Intelligence, a solução da Abstracta para levar a IA à qualidade de software ao longo de todo o ciclo de desenvolvimento. A Abstracta Intelligence se apoia em quase 20 anos de experiência da Abstracta em qualidade de software e combina três componentes que continuam evoluindo mês a mês:

1. Tero Enterprise Edition: o agent harness e os agentes especializados
2. AIX — Abstracta AI Experience: adoção de IA com o apoio da Abstracta Academy
3. Impact Dashboards: medição dos resultados e do valor gerado

1. Tero Enterprise Edition¶

O Tero Enterprise Edition é a versão corporativa do projeto open-source Tero, com o respaldo da Abstracta. Ele permite que organizações com requisitos rígidos de controle e regulamentação, como bancos, seguradoras e órgãos públicos, criem e implantem agentes com segurança.

Atualmente, inclui mais de 40 agentes prontos para uso para testadores funcionais, engenheiros de automação, especialistas em performance, analistas de negócio e gestores, além de uma comunidade crescente que compartilha conhecimento, contribui com novos agentes e amplia o Tero com novos conectores.

O Tero se integra às ferramentas que as equipes de qualidade já usam, incluindo Jira, Confluence, PractiTest, YouTrack, Playwright, Selenium, Postman, GitHub, GitLab, Datadog e bancos de dados SQL, entre outras.

Ele também se integra a plataformas importantes do setor financeiro, como o Bantotal, uma plataforma de core bancário que processa a atividade financeira de mais de 50 milhões de pessoas, e o IC Banking by Infocorp, uma suíte de banco digital usada por mais de 40 bancos. Seu roadmap também inclui novas integrações com plataformas como o PayStudio, um sistema de gestão de cartões de crédito.

Mais adiante neste artigo, detalhamos as integrações do Tero.

Outras capacidades relevantes incluem:

• Governança, avaliação e testes de agentes. Cada agente pode incluir uma suíte de testes, controles de orçamento e limites para o número de etapas que pode executar, o que permite avaliar o desempenho de forma consistente e estabelecer uma linha de base para comparação ao trocar de provedor de LLM.
• Observabilidade e Chain of Thought. O Tero permite inspecionar a execução dos agentes e o rastro de raciocínio disponível para auditar decisões, otimizar prompts e avaliar qual LLM tem o melhor custo-benefício para cada tarefa. Isso ajuda a reduzir o efeito caixa-preta e a fazer com que os usuários deixem de apenas consumir IA para criar e avaliar seus próprios agentes.
• Independência de LLM e de infraestrutura. O Tero é agnóstico em relação a modelos e nuvens. Ele oferece suporte a modelos proprietários, como GPT, Claude e Gemini, por meio de APIs, assim como a modelos open-weight ou locais, como Qwen, DeepSeek e Kimi, implantados on-premise ou por meio de Bring Your Own Cloud (BYOC), reduzindo o vendor lock-in.
• Código aberto e auditável. As organizações podem inspecionar o código manual ou automaticamente com seus próprios mecanismos de segurança. Como o código é aberto, elas mantêm o controle sobre seus fluxos de trabalho, seu contexto e a lógica dos agentes.
• Projetado para QA e análise funcional. O Tero oferece uma interface low-code para criar, testar e manter agentes sem programação complexa. Ele pode ser usado diretamente no espaço de trabalho por meio do Browser Copilot (a partir do Jira, da aplicação sob teste ou da web) e via MCP em ferramentas como Cursor, Claude Desktop, Claude Code e GitHub Copilot. Também oferece acesso simplificado por SSO na web, sem necessidade de instalação local para os usuários finais.

2. AIX — Abstracta AI Experience¶

O AIX oferece a base de conhecimento de que as equipes precisam para identificar oportunidades, propor soluções e implementar agentes de IA com eficácia. Inclui treinamentos, workshops, sessões de trabalho 1:1 e suporte contínuo, com o respaldo da Abstracta Academy, para que a adoção de IA não fique restrita a esforços isolados e se torne uma capacidade sustentada nas equipes e na organização.

3. Impact Dashboards¶

Medir o impacto e o retorno sobre o investimento em IA é fundamental para sustentar esses esforços. Por isso, uma implantação do Tero inclui um componente dedicado de Impact Dashboards: os agentes coletam dados e indicadores desde o primeiro dia para acompanhar a adoção e o investimento em IA. Os dashboards padrão são:

• Dashboard integrado de adoção — AI Console: métricas de adoção dos agentes, tempo economizado por agente e por pessoa, sessões e chats
• Nível de maturidade das práticas de qualidade: pontuação do projeto com base nas práticas implementadas, dos testes básicos aos testes contínuos, usando o modelo de maturidade da Abstracta baseado na ISO 25010
• DevOps DORA Metrics: medição da velocidade e da estabilidade das entregas
• Release Readiness Report: indicador consolidado para avaliar se um release está pronto para ir para produção

A solução também permite criar Impact Dashboards personalizados de acordo com as necessidades e os objetivos de cada organização.

Com quais ferramentas e plataformas o Tero se integra?¶

Como agent harness especializado em QA, o Tero tem uma arquitetura aberta que permite a integração com as ferramentas e fontes de contexto usadas ao longo de todo o ciclo de desenvolvimento e de qualidade de software.

Essa abertura é importante porque o trabalho de qualidade não acontece em uma única ferramenta. Ele abrange sistemas de gestão, repositórios de código, ambientes de teste e monitoramento de produção. Um agente que acessa apenas parte desse ecossistema acaba raciocinando com informações incompletas.

Atualmente, o Tero se integra com:

• Gestão e colaboração: Jira, Confluence, Redmine, YouTrack e Azure DevOps
• Gestão de testes: PractiTest e Zephyr
• Automação e execução de testes: Playwright, Selenium, Postman e bancos de dados
• Repositórios e controle de versão: GitHub, GitLab, Azure DevOps e repositórios por meio da integração Codebase
• Integração e entrega contínuas (CI/CD): Azure Pipelines
• Bancos de dados: SQL Server, MySQL, PostgreSQL e outros mecanismos compatíveis com SQL padrão
• Sistemas legados e plataformas IBM: acesso e análise de código e contexto em tecnologias como COBOL e RPG, com suporte a ambientes IBM i / AS/400
• Observabilidade e monitoramento: Datadog
• Conhecimento e documentação: Knowledge Base (KB) do GeneXus, documentação corporativa (Docs) e outras fontes de documentos
• Navegação e interação web: Browser, para interação automatizada com aplicações web e captura de evidências
• Fontes de informação externas: Web, para acessar e extrair informações públicas, e servidores MCP (Model Context Protocol) para conectar ferramentas corporativas adicionais

Essa arquitetura permite que o Tero se integre ao ecossistema tecnológico existente da organização e dá a cada agente acesso ao contexto, às ferramentas e às ações necessários para executar seu fluxo de trabalho de QA. Novas integrações também podem ser adicionadas quando um projeto exigir.

Como as integrações do Tero são implementadas?¶

A forma de integração depende do ecossistema tecnológico, dos padrões e dos requisitos de segurança de cada organização. O Tero foi projetado para se integrar à arquitetura existente, minimizar o esforço de adoção e definir o acesso dos agentes a sistemas e ações de acordo com as necessidades de cada fluxo de trabalho.

Dependendo do cenário, as integrações podem ser implementadas por meio de:

• APIs REST, SOAP ou GraphQL, quando as aplicações expõem interfaces de integração
• SDKs ou conectores nativos para ferramentas como Jira, GitHub, GitLab, Azure DevOps ou PractiTest
• Acesso direto a bancos de dados, quando é preciso consultar ou validar informações
• Integração com pipelines de CI/CD, com o Tero incorporado como mais uma etapa do processo de desenvolvimento e implantação
• MCP (Model Context Protocol), para conexões padronizadas com ferramentas, repositórios e serviços que já oferecem servidores MCP
• Integração com outros agentes ou plataformas de IA, trabalhando com assistentes já usados na organização por meio de APIs, protocolos de mensageria ou arquiteturas multiagente

Quando não existe um mecanismo de integração padrão, é possível desenvolver adaptadores personalizados para conectar aplicações proprietárias ou sistemas legados.

Um exemplo é o desenvolvimento de um servidor MCP para IBM AS/400 (IBM i), que permite que agentes de IA interajam diretamente com aplicações e dados no ambiente AS/400 por meio de um protocolo padronizado, sem depender de interfaces de linha de comando (CLI). Esse MCP pode ser implantado com segurança na infraestrutura local da organização, junto com a instalação do Tero.

Quais ferramentas o Tero usa em cada tipo de teste?¶

O Tero não depende de uma única ferramenta ou framework. Como agent harness, ele se integra às ferramentas que cada organização já usa para gerenciar requisitos, testes, execução e defeitos, e adapta a escolha da tecnologia ao tipo de teste, à stack do cliente e ao seu ecossistema existente.

Testes funcionais¶

O Tero pode apoiar diferentes etapas do fluxo de testes funcionais completo, desde a análise de requisitos e o design de testes até a execução, a gestão de defeitos e a análise de resultados.

O Tero se integra a ferramentas como Jira, Azure DevOps, PractiTest e Zephyr, em que as equipes gerenciam requisitos, casos de teste, execução, defeitos e evidências. Ele também pode interagir com aplicações web por meio do Browser Copilot. Quando os casos de teste são adequados para automação, o Tero pode se conectar a frameworks como Playwright e Selenium.

Suas capacidades incluem:

• Gerar casos de teste funcionais a partir de histórias de usuário, requisitos ou critérios de aceitação
• Identificar cenários positivos, negativos, alternativos e casos extremos que podem não ter sido considerados
• Revisar a cobertura funcional e detectar possíveis lacunas nos casos de teste
• Gerar dados de teste adequados para cada cenário
• Auxiliar os testadores durante a execução manual com passos e resultados esperados
• Gerar automaticamente evidências e documentação da execução
• Criar defeitos com as informações relevantes (passos para reproduzir, impacto, evidências e contexto), integrados a ferramentas como Jira ou Azure DevOps
• Recomendar quais casos são candidatos à automação com base em frequência de execução, criticidade ou estabilidade
• Observabilidade em ambientes de pré-produção: análise de logs, métricas, traces e eventos para detectar anomalias, identificar a causa raiz das falhas e correlacionar os problemas observados nos testes funcionais com o comportamento da aplicação e da infraestrutura

Testes automatizados¶

O Tero oferece suporte ao Playwright como padrão moderno para automação web/UI, mas é agnóstico em relação a frameworks. Ele pode trabalhar com Selenium, Appium ou frameworks personalizados executados via CI/CD. A ferramenta é escolhida com base no tipo de teste, na tecnologia do cliente e no seu ecossistema existente.

Essa flexibilidade permite que o Tero se adapte ao ecossistema existente de cada organização, use as ferramentas, os frameworks e os processos que o cliente já tem e adicione novas integrações quando necessário. Isso acelera a adoção sem substituir investimentos anteriores em automação nem mudar desnecessariamente os processos de desenvolvimento e de qualidade existentes.

Testes de desempenho¶

O Tero inclui agentes que ajudam a criar scripts de testes de carga em JMeter, Groovy (a linguagem usada dentro do JMeter) e k6. Esses agentes podem ser ampliados para trabalhar com outras ferramentas, conforme as necessidades do fluxo de trabalho de QA e do ecossistema tecnológico da organização.

Em projetos em que o cliente ainda não tem uma solução definida ou licenciada, a Abstracta costuma recomendar o JMeter DSL, uma biblioteca para projetar e executar testes de performance como código (Test-as-Code) com todos os recursos do JMeter.

Testes de web services (APIs REST/SOAP)¶

Para a validação de APIs, o Tero pode encadear agentes que geram documentação a partir do Swagger e do código e depois criam scripts em ferramentas especializadas, como JMeter, REST Assured ou Postman/Newman. Também oferece suporte à validação por meio do Playwright API testing. A escolha da ferramenta depende da tecnologia do cliente, da stack existente e do tipo de teste a ser automatizado. O Tero pode integrar as ferramentas mais adequadas para cada fluxo de trabalho de QA e trabalhar com as tecnologias que a organização já usa.

Que tarefas o Tero apoia além de requisitos e testes?¶

O Tero começou com foco em qualidade de software e testes, mas sua arquitetura baseada em agentes de IA permite oferecer suporte em todo o ciclo de vida do desenvolvimento de software (SDLC). Isso faz sentido porque a qualidade de um sistema não é definida apenas na etapa de testes. Ela também depende de como um requisito é especificado, de como uma API é documentada ou de como um backlog é priorizado.

Atualmente, o Tero pode apoiar:

• Análise e definição de requisitos: criação e refinamento de histórias de usuário, critérios de aceitação e casos de uso
• Geração de documentação técnica e funcional: especificações, documentação de API, manuais técnicos e documentação de arquitetura
• Análise de código: revisão de código, identificação de defeitos, code smells, vulnerabilidades, oportunidades de refatoração e explicação de código legado
• Testes e qualidade: geração de casos de teste, automação, análise de cobertura, execução e análise de resultados, investigação de defeitos, análise de regressão, avaliação de riscos e release readiness
• Arquitetura e design de soluções: apoio a decisões de arquitetura, definição de padrões, revisões de design e avaliação de alternativas técnicas
• Gestão de projetos: apoio ao refinamento do backlog, estimativa de histórias, priorização, identificação de riscos e relatórios de progresso
• DevOps e CI/CD: geração e revisão de pipelines, validação de configurações e apoio aos processos de integração e implantação contínuas
• Gestão do conhecimento: consulta à documentação corporativa, padrões de desenvolvimento, repositórios de código e bases de conhecimento para responder a dúvidas técnicas com o contexto do projeto
• Métricas e análise: integração com o Apache DevLake para criar dashboards personalizados do ciclo de vida do software

Esses agentes trabalham dentro do ecossistema existente do cliente (incluindo repositórios, ferramentas de ALM, documentação, pipelines e sistemas de gestão) e atuam como integradores especializados em cada etapa do ciclo de desenvolvimento, sem exigir mudanças em processos ou ferramentas que a organização já adotou.

Casos de uso reais do Tero¶

Estes são alguns casos de uso implementados para clientes atuais na América Latina e nos Estados Unidos. Eles mostram como o Tero combina agentes especializados, contexto e ferramentas em diferentes fluxos de trabalho de QA:

• Cadeia de agentes para testes de API. Os agentes documentam a API a partir do código ou do Swagger, projetam os casos de teste e depois geram e executam o teste com JMeter.
• Migração de sistemas legados/mainframe (por exemplo, DB2/COBOL). Agentes especializados analisam esquemas de dados relacionais, geram scripts de transformação e validação de dados, auxiliam nos testes de ponta a ponta (E2E), aceleram a validação e reduzem gargalos sem exigir intervenção manual constante.
• Agente de automação com Playwright. A partir de uma sessão no navegador, ele gera um teste que cobre cada API chamada pelo frontend para validar a lógica da funcionalidade de ponta a ponta.
• Observabilidade para usuários do Bantotal, o core bancário. Ajuda testadores e analistas a entender melhor como o Bantotal funciona internamente, diretamente a partir do sistema, com acesso ao contexto de que precisam para analisar seu comportamento. Veja o produto na Bantotal Store.

Juntos, esses casos mostram como o Tero aplica agentes especializados em diferentes fluxos de trabalho de QA, conecta-os ao contexto e às ferramentas de cada ambiente e sustenta uma operação consistente em sistemas modernos e legados.