Refactor.AI: modernização de sistemas legados acelerada com IA

Inegavelmente, manter sistemas legados é um exercício de alto risco e de custo crescente, frequentemente se tornando, sobretudo, um impedimento para a inovação.?

Refactor.AI: o que é e como acelera a modernização de sistemas legados com IA?

Transformamos toda a nossa experiência na modernização de sistemas críticos em um framework proprietário, o Refactor.AI, com a finalidade de oferecer uma abordagem eficaz para a modernização de sistemas legados com IA, que não apenas acelere, mas também garanta a qualidade e a consistência dos resultados.

Cenários de modernização contemplados pelo Refactor.AI

Nosso framework atende aos principais cenários de modernização encontrados em ambientes corporativos, com uma abordagem adaptável ao escopo e à complexidade de cada projeto:

• Atualização de Versão: upgrade de versões antigas para versões atuais da mesma tecnologia, garantindo que sua aplicação esteja em dia com as funcionalidades e com os padrões de segurança e performance da plataforma.
• Migração de Stack: este cenário envolve a transição entre diferentes tecnologias, estruturando o processo para uma migração suave e eficiente.
• Modernização de Arquitetura: representa a transformação mais profunda que envolve a reestruturação arquitetural dos sistemas, visando maior escalabilidade, resiliência e manutenibilidade.

Como o Refactor.AI funciona: conheça os componentes essenciais para modernizar com IA

Para garantir o uso estratégico e eficaz da inteligência artificial em projetos de modernização de sistemas legados, o Refactor.AI é estruturado em três componentes interdependentes. São eles: Guidelines, Agents e Workflow.

Guidelines: como evitar alucinações da IA na modernização de legados

As guidelines são o alicerce de qualquer projeto de modernização dentro do Refactor.AI. Elas atuam como um conjunto de diretrizes e constraints que fornecem o contexto necessário para a atuação dos agentes de IA. Assim, elas reduzem as temidas “alucinações” e garantem outputs consistentes e de alta qualidade. As guidelines orientam todo o processo, definindo:

• Princípios Técnicos: orientações claras que estabelecem a direção tecnológica e arquitetural desejada para a modernização.
• Restrições: limites do projeto que visam evitar impactos nos sistemas legados e manter a operação segura durante toda a transição.
• Normas Corporativas: políticas e padrões da empresa, abrangendo segurança, auditoria, nomenclaturas e outros requisitos aplicáveis a todos os projetos.
• Exemplos Práticos: referências claras do que fazer e o que evitar, reduzindo ambiguidades para as equipes humanas e os agentes de IA.

Com o Refactor.AI, as guidelines deixam de ser apenas documentos estáticos e se tornam artefatos do projeto. Isso significa que as ferramentas de IA as utilizam como contexto vivo para gerar código, orientar decisões e assegurar que tudo esteja em conformidade com os padrões estabelecidos.

Agents: agentes de IA especializados na evolução de sistemas e suas funções

Os Agents (ou agentes) são um dos componentes principais do nosso framework. São agentes de inteligência artificial cuidadosamente criados e refinados pela dti digital especificamente para o contexto da modernização de sistemas legados com IA. Cada agente é especializado e possui um papel único, com habilidades e um conjunto de comandos focados em otimizar etapas fundamentais do processo.

Em seguida, detalharemos os quatro agentes e suas funções no Refactor.AI:

Agent Architect

O agente orienta na definição da documentação necessária para enriquecer o contexto do projeto, indo além do próprio código. Ele analisa as dependências do código legado, detecta as tecnologias empregadas e gera um grafo de dependências para calcular a ordem ótima da migração. Com base nessa análise, o Architect define a estratégia de modernização, como o estrangulamento, e seleciona qual será o primeiro módulo migrado. Além disso, ele estabelece a estratégia de validação comportamental, garantindo que o novo sistema se comporte exatamente como o antigo.

Agent Tester

É o responsável por criar um plano de testes detalhado, com base no recorte definido, para garantir a equivalência comportamental. Após essa etapa, ele implementa as tarefas de teste planejadas, comparando o comportamento do sistema legado e modernizado após a finalização do recorte definido.

Agent Coder

Este agente elabora um plano de migração detalhado, baseado no recorte definido, e executa as tarefas de migração de código uma a uma, seguindo o plano estabelecido. Ao longo do processo de modernização, ele valida o comportamento do código migrado através dos testes de equivalência e MCPs configurados, realizando as correções necessárias. O Coder também executa uma revisão abrangente da implementação e compara o código gerado com o plano e o grafo de dependências, corrigindo quaisquer problemas encontrados.

Agent Writer

Gera documentação técnica, funcional (regras de negócio) e de débitos técnicos de forma automática para qualquer sistema. Além disso, ele pode cobrir o gap de documentação existente tanto para o legado quanto para o novo sistema, caso seja necessário.

Workflow: colaboração inteligente entre times humanos e agentes de IA

A orquestração dos agentes especializados e proprietários do Refactor.AI garante a execução da tarefa certa pelo agente mais adequado, assegurando máxima precisão e eficiência em cada fase.

O Refactor.AI não é apenas uma coleção de componentes de IA. É uma metodologia completa, baseada em um workflow estruturado que define como nossos agentes de IA e especialistas humanos colaboram de forma lógica e sequencial. Dessa maneira, a união garante a execução de cada etapa do projeto com máxima inteligência e supervisão.

Acreditamos firmemente que a colaboração entre a inteligência artificial e a inteligência humana é a chave para o sucesso. Por isso, um dos princípios mais importantes do nosso workflow é o Human-in-the-Loop. Ele garante a validação humana estratégica em cada etapa crítica do processo, assegurando a qualidade e o controle sobre as decisões e os outputs gerados pela IA. Essa colaboração se manifesta através de:

• Pontos de aprovação: monitoramento e aprovação por especialistas humanos das transições entre as responsabilidades dos agentes de IA.
• Validação pré-execução: nenhuma execução de código ou alteração crítica avança sem a revisão e validação humana.
• Revisão obrigatória: verificação em todos os planos elaborados pelos agentes por equipes humanas antes de qualquer implementação, combinando a velocidade da IA com o discernimento crítico dos especialistas.

Dessa forma, o workflow minimiza riscos e garante que a modernização de sistemas legados com IA seja um processo seguro, eficiente e alinhado aos objetivos estratégicos da organização.

Resultados reais: cases de sucesso do Refactor.AI na modernização de sistemas legados com IA

A teoria é essencial, mas a prova do valor do Refactor.AI reside em seus resultados. Nossos especialistas, atuando em conjunto com os agentes de IA, têm transformado desafios complexos de modernização em histórias de sucesso:

Modernização de 20 anos de código legado 66% mais rápida com IA

• Desafio: uma líder global no setor de bens de consumo embalados necessitava modernizar a plataforma tecnológica de sua unidade de negócio de nutrição animal. O desafio envolvia aplicações com mais de 20 anos e mais de 120 mil linhas de código, que eram altamente acopladas e careciam de testes. A arquitetura incluía ainda 3 sistemas web, 12 rotinas agendadas e 4 bancos de dados com mais de 2.000 objetos, dos quais mais de 500 eram procedures com até 2.000 linhas de código cada.
• Impacto da IA: com o framework Refactor.AI, conseguimos modernizar 20 anos de código legado com uma aceleração de 66% no tempo total de entrega.
• Resultados: a migração e refatoração do código culminaram em um notável ganho de 50% na performance em relação às procedures originais. Em termos de qualidade, o projeto alcançou 90% de cobertura de testes e apenas 5% de duplicidade de código.

Modernização de aplicação crítica na Indústria

• Desafio: um cliente da indústria de base precisava modernizar uma aplicação crítica, migrando do Angular 16 para o Angular 20, implementando uma nova arquitetura com componentes standalone e Control Flow, e substituindo mais de 150 referências a componentes obsoletos. Tudo isso com a condição de zero downtime.
• Impacto da IA: a aplicação do framework Refactor.AI via Cursor resultou em uma impressionante redução de 83% no esforço de desenvolvimento.
• Resultados: a modernização não só eliminou vulnerabilidades de segurança e garantiu aderência aos padrões corporativos, como também trouxe ganhos de performance (bundle 8% menor, build 21% mais rápido), maior manutenibilidade (código mais limpo, CSS consistente, zero uso de !important), e qualidade superior (Nota A em Segurança no SonarQube, 0% de duplicidade de código, 100% dos testes rodando com sucesso).

Confira este case completo em nosso site para explorar a abordagem detalhada.

Documentação de sistemas legados em Logística

• Desafio: uma empresa líder em logística enfrentava o complexo desafio de documentar um ecossistema crítico de aplicações legadas em sua operação portuária e de terminais. Eram 6 repositórios, 5 tecnologias (Backend APIs, Azure Functions, React) e 89 controllers/componentes, essenciais para as manutenções constantes. Os objetivos incluíam mapear funcionalidades e débitos técnicos, acelerar a compreensão do código e gerar documentação estruturada para equipes técnicas e de negócio.
• Impacto da IA: utilizando o Agent Writer do Refactor.AI via Github Copilot, o sistema legado foi documentado em apenas 8 horas.
• Resultados: a abordagem gerou três tipos essenciais de documentação – técnica, regras de negócio e catalogação de débitos técnicos – em múltiplos formatos, incluindo diagramas em Mermaid.js e documentos em Markdown. Este case demonstrou a capacidade do Refactor.AI de documentar rapidamente sistemas complexos, tornando o conhecimento acessível e facilitando significativamente a manutenção e evolução futuras.

Visite nosso site e acesse o case completo para ver em detalhes a atuação do agente, ou ouça neste episódio de Os Agilistas.

Pronto para modernizar seus sistemas legados com IA?

Esses exemplos práticos validam a promessa do Refactor.AI: a modernização de sistemas legados com IA não é mais uma visão futurista, mas uma realidade acessível e estratégica que a nossa abordagem drasticamente acelera e aprimora em termos de qualidade e segurança.

De agora em diante, não permita que sistemas desatualizados continuem a ser um freio para o seu crescimento. O Refactor.AI oferece a abordagem estruturada que você precisa para se libertar do peso do débito técnico e impulsionar a inovação. Portanto, fale com nossos especialistas e descubra como podemos aplicar o framework e os nossos agentes aos desafios específicos da sua organização, garantindo uma modernização tecnológica eficiente, segura e orientada para o futuro.