O Tero é o framework open-source da Abstracta para construir agentes de IA sensíveis ao contexto para a qualidade de software.
Ele ajuda times de QA, desenvolvimento, análise e entrega a levar a IA para fluxos reais de qualidade: testes, análise funcional, documentação, entendimento de legado, identificação de riscos e decisões de release.
Projetado para software complexo, sistemas legados e entregas críticas para o negócio.
As equipes estão adotando IA, mas o risco de release ainda vem daquilo que essas ferramentas não conseguem ver.
Antes de cada release, as equipes precisam entender o comportamento do sistema, as mudanças recentes, os riscos ocultos, as evidências de teste, as regras de negócio e o conhecimento sobre o legado.
O contexto do projeto fica espalhado por documentação, tickets, código, logs, APIs, navegadores, suítes de testes, fontes de dados e pessoas experientes.
Essa fragmentação torna o trabalho de qualidade mais difícil de escalar em sistemas complexos, legados, regulados ou críticos para o negócio.
O Tero transforma o conhecimento fragmentado em múltiplos agentes especializados conectados a contexto real, ferramentas externas e fluxos de trabalho complexos.
As equipes podem usar esses agentes para testes, análise funcional, documentação, entendimento de legado, priorização de riscos e decisões de entrega.
O Tero dá aos líderes visibilidade sobre uso, custo, adoção e impacto à medida que a IA escala pelos fluxos de qualidade.
Com o Tero Enterprise, as equipes adicionam governança, rastreabilidade e suporte de especialistas para conectar a adoção de agentes às decisões de entrega.
O Tero é especialmente valioso para organizações onde a qualidade do software impacta a receita, o risco ou a experiência do cliente.
Ele foi feito para organizações que trabalham com:
Construa agentes sob medida para fluxos de qualidade: crie agentes especializados para testes, análise, documentação, entendimento de legado, identificação de riscos e decisões de entrega.
Conecte os agentes ao contexto real: use ferramentas como Jira, MCP, Browser, Web e Docs para conectar os agentes a sistemas existentes, fontes de dados, documentação, tickets e contexto do projeto.
Teste o comportamento dos agentes antes de escalar: execute suítes de teste de agentes, revise o comportamento e melhore prompts, modelos e ferramentas antes de usar os agentes em fluxos críticos.
Escale a adoção de IA entre times: compartilhe agentes entre os times de QA, engenharia, análise, produto e negócio, use-os pelo Tero Copilot e acompanhe uso, custo e impacto no AI Console do Tero.
O Tero é a base open-source para criar e executar agentes de IA para a qualidade de software.
As equipes podem explorar o framework, criar agentes, adaptá-los aos seus fluxos e contribuir para a comunidade.
Para organizações que precisam de adoção corporativa, o Tero também escala por meio da Abstracta Intelligence.
O Tero Enterprise, entregue por meio da Abstracta Intelligence, ajuda as organizações a adotar agentes de IA em fluxos reais de entrega de software com estrutura, governança e suporte de especialistas.
Ele conecta a base open-source do Tero com quase 20 anos de expertise em engenharia de qualidade da Abstracta, programas de adoção, visibilidade de impacto e suporte à configuração corporativa.
Isso significa que as equipes podem focar nos seus sistemas, decisões de produto e prioridades de negócio enquanto a Abstracta as ajuda a levar agentes de IA para os fluxos de qualidade de forma segura e mensurável.
Escolha um problema real de entrega: requisitos pouco claros, documentação fraca, regressão lenta, complexidade de legado, análise de incidentes, risco de release ou trabalho manual repetido.
Construa agentes especializados para papéis, tarefas, sistemas ou fluxos de qualidade específicos.
As equipes podem usar agentes para testes, análise funcional, documentação, entendimento de legado, priorização de riscos e decisões de release.
Dê aos agentes acesso às informações de que precisam: documentação, contexto de código, tickets, APIs, logs, fluxos de navegador, ferramentas de entrega ou outros sistemas existentes.
Isso permite que os agentes trabalhem com linguagem natural e com o contexto do projeto a partir de ferramentas, documentos, arquivos e fluxos conectados, em vez de prompts isolados.
Use agentes para apoiar tarefas complexas que exigem mais de uma etapa, desde analisar um requisito até identificar riscos, sugerir validações e preparar evidências para uma decisão de qualidade.
Disponibilize agentes úteis para os times de QA, desenvolvimento, produto, análise e liderança.
Isso ajuda as organizações a saírem de experimentos com um único agente para fluxos de agentes compartilhados e práticas de qualidade reutilizáveis.
Revise o comportamento dos agentes, execute testes de agentes, refine instruções, ajuste ferramentas, monitore o uso, controle custos e melhore a adoção ao longo do tempo.
Para times corporativos, o Tero Enterprise adiciona camadas de governança, rastreabilidade, visibilidade de impacto e suporte de especialistas para ajudar os agentes a escalar em fluxos reais de qualidade.
Sim. O Tero complementa assistentes de código com IA e agentes de código como Claude Code, Cursor, GitHub Copilot e outras ferramentas.
Ele amplia a adoção de IA da assistência individual de código para uma prática de qualidade compartilhada com contexto, rastreabilidade, colaboração e governança.
Expertise em Engenharia de Qualidade: Quase 20 anos melhorando a qualidade de software em ambientes complexos, de alto risco e críticos para o negócio.
Entrega AI-Native: Incorporamos IA a fluxos reais de QA e engenharia, não como uma ferramenta isolada por cima.
Modelo Humano + IA: Engenheiros experientes trabalham com agentes de IA para melhorar velocidade, qualidade, confiabilidade e a confiança na entrega.
Liderança em Open Source: Criadores do Tero e do Browser Copilot, entre outros, com um forte compromisso com ferramentas de engenharia abertas e flexíveis para a qualidade de software.
Experiência em Adoção Corporativa: Ajudamos as equipes a saírem de experimentos de IA para uma adoção estruturada, com governança, capacitação, impacto mensurável e fluxos que se encaixam na organização.
O melhor framework de agentes de IA para times de qualidade de software deve conectar os agentes de IA ao contexto real de entrega, aos sistemas existentes, às fontes de dados e aos fluxos de qualidade. O Tero foi feito para times de QA, engenharia, análise e negócio que precisam de agentes para testes, entendimento de legado, documentação, priorização de riscos e decisões de release.
O Tero é o framework de agentes de IA open-source da Abstracta para construir agentes de IA para fluxos de qualidade e entrega de software. Ele ajuda as equipes a criar agentes sensíveis ao contexto que apoiam testes, análise funcional, documentação, entendimento de legado e decisões de entrega.
O Tero é usado para construir agentes que apoiam fluxos complexos na qualidade de software. As equipes o usam para criar agentes sob medida para testes, documentação, análise funcional, entendimento de legado, identificação de riscos, prontidão para release e melhoria contínua.
O Tero é para times corporativos, times de engenharia, engenheiros de QA, testers, SDETs, desenvolvedores, analistas, times de produto, times de negócio, líderes de QA e organizações que estão adotando IA agêntica na entrega de software.
O Tero é diferente dos frameworks de agentes de IA populares, dos frameworks de IA agêntica e das plataformas de agentes porque foca na qualidade de software, e não em projetos de agentes de propósito geral. Enquanto a maioria dos frameworks e frameworks líderes, como o Semantic Kernel, suportam casos de uso amplos de agentes, o Tero é projetado para testes, análise funcional, entendimento de legado, documentação, identificação de riscos e fluxos de entrega.
O Tero suporta sistemas multiagente, suporte multiagente, fluxos multiagente, colaboração multiagente e coordenação multiagente para casos de uso de qualidade de software. As equipes podem criar múltiplos agentes e múltiplos agentes especializados para testes, análise, documentação, entendimento de legado e decisões de entrega.
O Tero suporta fluxos complexos e fluxos de múltiplas etapas ajudando os agentes a trabalhar com requisitos, documentação, contexto de código, tickets, APIs, logs, fluxos de navegador e evidências de qualidade. Isso ajuda as equipes a realizar tarefas complexas que exigem raciocínio em múltiplas etapas, lógica de orquestração, lógica de ramificação e humanos no circuito.
O Tero pode conectar agentes de IA a sistemas existentes, fontes de dados e ferramentas externas usadas na entrega de software. Os agentes podem trabalhar com documentação, informações de código, tickets, APIs, logs, fluxos de navegador, bancos de dados, ferramentas de entrega e outros contextos do projeto.
O Tero funciona com large language models, retrieval augmented generation, integração de ferramentas e lógica de agentes para ajudar os agentes a usar o contexto real do projeto. Isso ajuda as equipes a irem além de prompts isolados e criar agentes que conseguem raciocinar com documentação, contexto de código, fluxos e informações de qualidade.
O Tero apoia a governança corporativa e a prontidão para produção ajudando as organizações a saírem do uso isolado de IA para fluxos de agentes compartilhados e governados. Por meio do Tero Enterprise e da Abstracta Intelligence, as equipes podem adicionar controles de governança, controles de compliance, acompanhamento de custos, rastreabilidade, medição de impacto e suporte para deploy em produção.
O Tero ajuda as equipes a revisar o comportamento dos agentes, testar agentes, refinar instruções e melhorar como os agentes atuam nos fluxos de qualidade. Para times corporativos, o gerenciamento de memória, o gerenciamento de memória e estado, o gerenciamento de estado e as camadas de governança devem estar alinhados ao modelo de deploy da organização, às políticas de dados e aos requisitos de prontidão para produção.
Os times corporativos devem avaliar os frameworks de agentes de IA com base em capacidades centrais, modelo de deploy, controles de governança, controles de compliance, prontidão para produção, integração de ferramentas, políticas de dados de clientes, suporte a modelos open source, ferramentas customizadas e integração profunda com sistemas existentes.
Agentes autônomos podem apoiar fluxos de qualidade quando operam com governança clara, rastreabilidade e revisão humana. Para entregas críticas para o negócio, a lógica determinística, a ação controlada dos agentes e os humanos no circuito ajudam as equipes a equilibrar automação e supervisão.
O Tero faz sentido se o seu time já usa IA para código, porque ele complementa os assistentes de código com IA e os agentes de código. Essas ferramentas ajudam a escrever código e em tarefas relacionadas ao código, enquanto o Tero traz agentes de IA para testes, análise funcional, entendimento de legado, reutilização de conhecimento, priorização de riscos e decisões de entrega.
O Tero ajuda as equipes a avaliar e melhorar agentes em produção para setores regulados, testando o comportamento dos agentes, acompanhando o uso, controlando custos e conectando os agentes a ferramentas e contexto reais. A maioria dos frameworks de agentes foca em automação ampla, ambientes de simulação ou coordenação com outros agentes; o Tero foca em fluxos de qualidade de software.
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