Dédalo — orquestramos a complexidade

O problema

Engenharia de software é um labirinto.

Backlogs crescem mais rápido do que times executam. Ciclos longos. Hand-offs frágeis. Contexto perdido entre silos. Custo opaco.

LLMs prometeram velocidade — entregaram demos. O que falta não é mais um modelo. É orquestração.

A tese

Hefesto forja peças.
Dédalo orquestra sistemas.

Dédalo é um pipeline determinístico que coordena agentes especializados ao longo de 11 fases — da entrada de um item de backlog até o deploy auditado.

Modelos locais para o trabalho estruturado. Modelos premium para o trabalho criativo. Humanos nos gates que importam. Multi-projeto desde o dia zero.

O ferreiro e o arquiteto — duas posturas diante da complexidade

Como funciona

Onze fases. Uma máquina de estados.

Cada transição persiste um phase_event — fonte de verdade para auditoria, dashboards e postmortem.

As 11 fases da pipeline em formato timeline horizontal

Fluxo das 11 fases em vinhetas editoriais conectadas, com três gates humanos destacados em ouro nos pontos 5, 7 e 10

flowchart LR
  IN([Ingress]) --> CL[Classificar]
  CL --> PR[Priorizar]
  PR --> DI[Discovery
5 estratégias]
  DI -.gate.-> RF[Refinar Plan]
  RF -.gate.-> EX[Executar]
  EX --> VA[Validar QA]
  VA -.gate.-> PU[Publicar
merge + deploy]
  PU --> AR([Arquivar])

  classDef gate fill:#C8A24A,stroke:#7A2A2A,color:#0E1116,stroke-width:2px
  class DI,RF,VA gate

	Fase	O que faz
1	Input	Idempotência por content_hash em janela de 24h. Transactional outbox dispara o workflow Temporal.
2	Classificação	Tipo, tags e alvo de backlog em paralelo com pesquisa de contexto via memória semântica.
3	Backlog Features	Curadoria coletiva agendada — fila comum vira fila ordenada.
4	Priorização	Score 0–100 por item baseado em tipo, tags e metas do projeto.
5	Discovery	Cinco estratégias paralelas — mercado, histórico, docs, técnica, estado — sintetizadas em um sumário executivo.
6	Refinamento	Plan estruturado com tarefas, ACs e estimativa, sob crítica adversarial automática.
7	Backlog Tarefas	Decomposição agendada de itens prontos em sub-tarefas executáveis.
8	Execução	Worktree isolada. Code executor escolhido por tamanho da tarefa: Claude Code CLI (L/XL) ou OpenHands SDK (S/M).
9	Validação	QA determinística + AC checker LLM + auto-rebase preventivo. Loop até três tentativas com triagem de falhas.
10	Publicação	Rebase, merge, build, deploy, smoke test. Conflito tardio reabre Validação, não resolve em silêncio.
11	Arquivamento	Postmortem estruturado, memória semântica e release notes. O que falhou vira sinal para o próximo item.

Profundidade técnica

Constelação de agentes em torno de um hub orquestrador

30+ agentes. Um maestro.

Cada fase tem um especialista. Cada especialista tem ferramentas próprias, prompts versionados, custo rastreado e fallback automático.

O orquestrador (Temporal) garante durabilidade. Os agentes garantem competência. E o sistema gera sua própria documentação — diariamente, sem intervenção.

classifier context_researcher prioritizer requirements_extractor discovery_market discovery_history discovery_docs discovery_tech discovery_state discovery_synth planner plan_critic code_executor qa_runner regression_detector acceptance_checker qa_triage deploy_agent archiver release_notes backlog_curator task_curator doc_auditor knowledge_tree_synthesizer docgen_discoverer docgen_extractor docgen_git_analyzer docgen_grouper docgen_consolidator docgen_evaluator project_memory_seeder

Autonomia além do pipeline

O sistema documenta e aprende por conta própria.

Três workflows de background rodam continuamente, sem intervenção humana. Cada item executado torna o próximo mais inteligente — memória acumula, documentação se auto-regenera, padrões emergem.

Diário · cron 06:00 UTC

DocGen

6 agentes LLM em pipeline sequencial — descoberta, extração por chunk, análise de git, agrupamento, consolidação e avaliação de gaps — geram e atualizam a documentação técnica do projeto. Incremental: só re-processa arquivos modificados. Custo local: ~$0 (LMStudio). Fallback para Claude Haiku apenas em falha de infra.

docgen_discoverer docgen_extractor docgen_git_analyzer docgen_grouper docgen_consolidator docgen_evaluator

A cada 24h · ou sob demanda

MemorySync

Mantém a base vetorial do projeto atualizada (pgvector 768-dim, nomic-embed-text-v1.5). Faz glob de docs, lê metadados git sem trafegar conteúdo pelo payload Temporal, rechunka e re-embeda apenas o que mudou. Auditoria amostral via doc_auditor detecta docs obsoletos.

doc_auditor project_memory_seeder

Cron · ou on-demand

KnowledgeTree

Sintetiza os padrões acumulados em memória em uma árvore de conhecimento estruturada por projeto. Alimenta o context_researcher e o discovery_history com contexto de maior granularidade — itens futuros chegam com mais contexto do que os anteriores.

knowledge_tree_synthesizer

Diferencial

Gates humanos por design.

Quatro gates separam o que é decidível por máquina do que precisa de assinatura humana — três sempre presentes, mais gate de aprovação de produção para deploys em dois estágios. Nada vai pra produção sem mãos no botão.

Três pórticos gregos com gates de bronze e silhuetas humanas

Gate	Quando	SLA	Vereditos
discovery_review	Após Discovery, antes do Refinamento	1 hora	approved · rejected · rework (até 2×) · expired
execution_gate	Após Plan aprovado, antes da Execução	1 hora	approved · rejected · rework · expired
publication_gate	Após Validação, antes do merge e deploy	2 horas	approved · rejected · rework · expired
production_approval	Após staging deploy, antes do deploy de produção (projetos com estágio prod separado)	24 horas	approved · rejected
reconciliation_review	Conflito tardio pós-deploy (escalação)	24 horas	approved · rejected (até 3×)

Princípio de design

O Princípio Ícaro.

Dédalo construiu o sistema com os limites; Ícaro caiu por ignorá-los.

— branding/nome-do-produto.md

Falha alto e ruidoso. Sem fallback silencioso.

Nada de mock que mascara erro. Nada de retry que esconde regressão. Nada de gate que se auto-aprova. Os limites do sistema são o sistema.

Asas de cera quebradas e blueprint do Labirinto

Em números

Materialidade.

Fases na máquina de estados

30+

Agentes especializados — pipeline + background intelligence

Executor backends — worktree, Docker, SSH, sandbox

Modelos LLM default — locais e premium

Gates humanos — 3 obrigatórios + aprovação de produção

Dependência cloud no caminho crítico