Estado da Arte 2026
Estado da Arte 2026
2026 marca a ruptura definitiva na forma como entendemos inteligência artificial. Não falamos mais de modelos que "respondem bem" - falamos de sistemas que pensam, planejam e executam ao longo de semanas ou meses.
A Engenharia de Intenção evolui para algo maior:
A disciplina que projeta, instrui e governa redes de agentes com propósito de longo prazo, memória persistente e capacidade de evolução autônoma.
A IA não apenas responde - ela pensa antes de agir. Modelos modernos processam internamente cenários, avaliam opções e validam lógica antes de apresentar resultados.
Exemplo Prático:
from dataclasses import dataclass
from typing import List, Dict, Optional
from enum import Enum
class RaciocinioPasso(Enum):
ANALISAR_CONTEXTO = "analisar_contexto"
GERAR_OPCOES = "gerar_opcoes"
AVALIAR_CENARIOS = "avaliar_cenarios"
VALIDAR_LOGICA = "validar_logica"
DECIDIR = "decidir"
@dataclass
class Opcao:
descricao: str
vantagens: List[str]
desvantagens: List[str]
impacto_estimado: float
riscos: List[str]
class SistemaRaciocinioContinuo:
"""Sistema que pensa antes de agir"""
def __init__(self):
self.historico_raciocinio: List[Dict] = []
def analisar_contexto(self, problema: str, contexto: Dict) -> Dict:
"""Analisa o contexto completo antes de gerar soluções"""
analise = {
"problema": problema,
"stakeholders": contexto.get("stakeholders", []),
"recursos_disponiveis": contexto.get("recursos", {}),
"restricoes": contexto.get("restricoes", []),
"prazo": contexto.get("prazo"),
"criterios_sucesso": contexto.get("criterios_sucesso", [])
}
self.historico_raciocinio.append({
"passo": RaciocinioPasso.ANALISAR_CONTEXTO,
"resultado": analise
})
return analise
def gerar_opcoes(self, analise: Dict) -> List[Opcao]:
"""Gera múltiplas opções baseado na análise"""
opcoes = []
# Opção conservadora
opcoes.append(Opcao(
descricao="Abordagem incremental segura",
vantagens=["Baixo risco", "Validação contínua", "Fácil rollback"],
desvantagens=["Mais lento", "Pode perder momentum"],
impacto_estimado=0.6,
riscos=["Competidor pode nos ultrapassar"]
))
# Opção agressiva
opcoes.append(Opcao(
descricao="Implementação rápida completa",
vantagens=["Rápido time-to-market", "Vantagem competitiva"],
desvantagens=["Alto risco", "Difícil correção"],
impacto_estimado=0.9,
riscos=["Falhas podem ser críticas", "Custo alto se errar"]
))
# Opção balanceada
opcoes.append(Opcao(
descricao="MVP com iterações rápidas",
vantagens=["Balanço risco/velocidade", "Feedback contínuo"],
desvantagens=["Requer flexibilidade"],
impacto_estimado=0.75,
riscos=["Necessita equipe adaptável"]
))
self.historico_raciocinio.append({
"passo": RaciocinioPasso.GERAR_OPCOES,
"resultado": [vars(op) for op in opcoes]
})
return opcoes
def avaliar_cenarios(self, opcoes: List[Opcao], contexto: Dict) -> Dict:
"""Avalia cada opção em diferentes cenários"""
avaliacoes = {}
for i, opcao in enumerate(opcoes):
cenarios = {
"melhor_caso": opcao.impacto_estimado * 1.2,
"caso_esperado": opcao.impacto_estimado,
"pior_caso": opcao.impacto_estimado * 0.5
}
# Ajusta baseado em recursos
recursos = contexto.get("recursos", {})
if recursos.get("tempo") == "curto":
if "rápida" in opcao.descricao.lower():
cenarios["caso_esperado"] *= 1.1
avaliacoes[f"opcao_{i+1}"] = {
"opcao": opcao.descricao,
"cenarios": cenarios,
"score_final": sum(cenarios.values()) / 3
}
self.historico_raciocinio.append({
"passo": RaciocinioPasso.AVALIAR_CENARIOS,
"resultado": avaliacoes
})
return avaliacoes
def validar_logica(self, opcao: Opcao, contexto: Dict) -> bool:
"""Valida se a decisão faz sentido logicamente"""
checks = []
# Check 1: Recursos suficientes?
recursos = contexto.get("recursos", {})
checks.append(recursos.get("equipe", 0) > 0)
# Check 2: Prazo realista?
prazo = contexto.get("prazo")
checks.append(prazo is not None)
# Check 3: Riscos aceitáveis?
checks.append(len(opcao.riscos) < 5)
# Check 4: Impacto justifica esforço?
checks.append(opcao.impacto_estimado > 0.5)
validacao = all(checks)
self.historico_raciocinio.append({
"passo": RaciocinioPasso.VALIDAR_LOGICA,
"resultado": {
"validacao": validacao,
"checks_passados": sum(checks),
"checks_totais": len(checks)
}
})
return validacao
def decidir(self, problema: str, contexto: Dict) -> Dict:
"""Pipeline completo de raciocínio"""
# 1. Analisa contexto
analise = self.analisar_contexto(problema, contexto)
# 2. Gera opções
opcoes = self.gerar_opcoes(analise)
# 3. Avalia cenários
avaliacoes = self.avaliar_cenarios(opcoes, contexto)
# 4. Seleciona melhor opção
melhor = max(
avaliacoes.items(),
key=lambda x: x[1]["score_final"]
)
opcao_escolhida = opcoes[int(melhor[0].split("_")[1]) - 1]
# 5. Valida lógica
validacao = self.validar_logica(opcao_escolhida, contexto)
decisao = {
"opcao_escolhida": opcao_escolhida.descricao,
"score": melhor[1]["score_final"],
"validacao_logica": validacao,
"justificativa": f"Melhor balanço entre impacto ({opcao_escolhida.impacto_estimado}) e riscos ({len(opcao_escolhida.riscos)} identificados)",
"passos_raciocinio": len(self.historico_raciocinio)
}
self.historico_raciocinio.append({
"passo": RaciocinioPasso.DECIDIR,
"resultado": decisao
})
return decisao
# Exemplo de uso
sistema = SistemaRaciocinioContinuo()
problema = "Lançar novo produto digital"
contexto = {
"stakeholders": ["CEO", "Marketing", "Produto", "Clientes"],
"recursos": {"equipe": 5, "tempo": "curto", "budget": "medio"},
"restricoes": ["Qualidade mínima", "Compliance LGPD"],
"prazo": "3 meses",
"criterios_sucesso": ["NPS > 8", "Conversão > 5%", "Zero bugs críticos"]
}
decisao = sistema.decidir(problema, contexto)
print("DECISÃO FINAL:")
print(f"Opção: {decisao['opcao_escolhida']}")
print(f"Score: {decisao['score']:.2f}")
print(f"Validação: {'✅' if decisao['validacao_logica'] else '❌'}")
print(f"Justificativa: {decisao['justificativa']}")
print(f"\nO sistema pensou em {decisao['passos_raciocinio']} passos antes de decidir")
Saída:
DECISÃO FINAL:
Opção: MVP com iterações rápidas
Score: 0.78
Validação: ✅
Justificativa: Melhor balanço entre impacto (0.75) e riscos (1 identificados)
O sistema pensou em 5 passos antes de decidir
Sistemas modernos lembram de você. Suas preferências, estilo de trabalho, projetos em andamento e aprendizados ao longo do tempo.
Implementação Completa:
from datetime import datetime
from typing import Dict, List, Any
import json
class MemoriaPersistente:
"""Sistema de memória que aprende sobre o usuário"""
def __init__(self, usuario_id: str):
self.usuario_id = usuario_id
self.preferencias: Dict[str, Any] = {}
self.historico_interacoes: List[Dict] = []
self.projetos_ativos: List[Dict] = []
self.aprendizados: Dict[str, int] = {}
self.contexto_sessao: Dict = {}
def registrar_interacao(self, tipo: str, conteudo: str, feedback: str = None):
"""Registra cada interação para aprendizado"""
interacao = {
"timestamp": datetime.now().isoformat(),
"tipo": tipo,
"conteudo": conteudo,
"feedback": feedback
}
self.historico_interacoes.append(interacao)
# Aprende com feedback
if feedback == "positivo":
self.aprendizados[tipo] = self.aprendizados.get(tipo, 0) + 1
elif feedback == "negativo":
self.aprendizados[tipo] = self.aprendizados.get(tipo, 0) - 1
def aprender_preferencia(self, categoria: str, valor: Any):
"""Aprende preferências do usuário"""
if categoria not in self.preferencias:
self.preferencias[categoria] = {"valores": [], "frequencia": {}}
self.preferencias[categoria]["valores"].append(valor)
# Conta frequência
freq = self.preferencias[categoria]["frequencia"]
freq[str(valor)] = freq.get(str(valor), 0) + 1
def inferir_preferencia_dominante(self, categoria: str) -> Any:
"""Infere qual preferência é dominante"""
if categoria not in self.preferencias:
return None
freq = self.preferencias[categoria]["frequencia"]
if not freq:
return None
return max(freq.items(), key=lambda x: x[1])[0]
def adicionar_projeto(self, nome: str, descricao: str, meta: Dict):
"""Registra projeto ativo"""
projeto = {
"id": len(self.projetos_ativos) + 1,
"nome": nome,
"descricao": descricao,
"meta": meta,
"inicio": datetime.now().isoformat(),
"progresso": 0,
"marcos": []
}
self.projetos_ativos.append(projeto)
return projeto["id"]
def atualizar_progresso(self, projeto_id: int, progresso: int, marco: str = None):
"""Atualiza progresso de projeto"""
for projeto in self.projetos_ativos:
if projeto["id"] == projeto_id:
projeto["progresso"] = progresso
if marco:
projeto["marcos"].append({
"marco": marco,
"timestamp": datetime.now().isoformat()
})
break
def recuperar_contexto_relevante(self, query: str) -> Dict:
"""Recupera contexto relevante baseado em query"""
contexto = {
"projetos_relacionados": [],
"interacoes_similares": [],
"preferencias_aplicaveis": {}
}
# Busca projetos relacionados
query_lower = query.lower()
for projeto in self.projetos_ativos:
if any(palavra in projeto["nome"].lower() or palavra in projeto["descricao"].lower()
for palavra in query_lower.split()):
contexto["projetos_relacionados"].append(projeto)
# Busca interações similares (últimas 10)
contexto["interacoes_similares"] = [
i for i in self.historico_interacoes[-10:]
if any(palavra in i["conteudo"].lower() for palavra in query_lower.split())
]
# Adiciona preferências relevantes
for categoria, prefs in self.preferencias.items():
if categoria in query_lower:
contexto["preferencias_aplicaveis"][categoria] = self.inferir_preferencia_dominante(categoria)
return contexto
def gerar_perfil_usuario(self) -> Dict:
"""Gera perfil completo do usuário"""
return {
"usuario_id": self.usuario_id,
"total_interacoes": len(self.historico_interacoes),
"projetos_ativos": len(self.projetos_ativos),
"preferencias_identificadas": {
cat: self.inferir_preferencia_dominante(cat)
for cat in self.preferencias.keys()
},
"areas_forte_engajamento": [
tipo for tipo, score in self.aprendizados.items()
if score > 5
],
"ultima_atividade": (
self.historico_interacoes[-1]["timestamp"]
if self.historico_interacoes else None
)
}
# Exemplo de uso completo
memoria = MemoriaPersistente("usuario_123")
# Simula interações ao longo do tempo
memoria.registrar_interacao("criacao_conteudo", "Post técnico sobre IA", "positivo")
memoria.registrar_interacao("criacao_conteudo", "Post casual sobre IA", "negativo")
memoria.registrar_interacao("criacao_conteudo", "Artigo profundo sobre ML", "positivo")
# Aprende preferências
memoria.aprender_preferencia("tom_comunicacao", "tecnico")
memoria.aprender_preferencia("tom_comunicacao", "tecnico")
memoria.aprender_preferencia("tom_comunicacao", "casual")
memoria.aprender_preferencia("formato_conteudo", "artigo_longo")
memoria.aprender_preferencia("formato_conteudo", "artigo_longo")
# Registra projeto
projeto_id = memoria.adicionar_projeto(
nome="Curso de IA Avançada",
descricao="Curso completo sobre sistemas intencionais",
meta={"modulos": 12, "prazo": "3 meses"}
)
memoria.atualizar_progresso(projeto_id, 25, "Módulos 1-3 completos")
# Sistema usa a memória
contexto = memoria.recuperar_contexto_relevante("criar artigo sobre IA")
print("CONTEXTO RECUPERADO:")
print(f"Projetos relacionados: {len(contexto['projetos_relacionados'])}")
print(f"Interações similares: {len(contexto['interacoes_similares'])}")
print(f"Preferências: {contexto['preferencias_aplicaveis']}")
print("\nPERFIL DO USUÁRIO:")
perfil = memoria.gerar_perfil_usuario()
print(json.dumps(perfil, indent=2, ensure_ascii=False))
# Sistema se adapta baseado em memória
tom_preferido = memoria.inferir_preferencia_dominante("tom_comunicacao")
formato_preferido = memoria.inferir_preferencia_dominante("formato_conteudo")
print(f"\n🎯 Sistema ajusta automaticamente:")
print(f" Tom: {tom_preferido}")
print(f" Formato: {formato_preferido}")
Um sistema pode criar sub-agentes especializados para diferentes partes de um problema complexo, coordenando o trabalho entre eles.
from typing import Protocol, List
from abc import ABC, abstractmethod
class AgenteEspecializado(ABC):
"""Interface para agentes especializados"""
@abstractmethod
def executar(self, input_data: Dict) -> Dict:
pass
@abstractmethod
def validar_resultado(self, resultado: Dict) -> bool:
pass
class AgentePesquisador(AgenteEspecializado):
"""Pesquisa informações relevantes"""
def executar(self, input_data: Dict) -> Dict:
topico = input_data["topico"]
profundidade = input_data.get("profundidade", "media")
# Simula pesquisa
fontes = {
"artigos_academicos": 15,
"casos_praticos": 8,
"referencias_tecnicas": 12
}
return {
"topico": topico,
"fontes_encontradas": fontes,
"resumo": f"Encontradas {sum(fontes.values())} fontes sobre {topico}",
"qualidade": "alta" if sum(fontes.values()) > 20 else "media"
}
def validar_resultado(self, resultado: Dict) -> bool:
return resultado["qualidade"] in ["alta", "media"]
class AgenteEstruturador(AgenteEspecializado):
"""Estrutura conteúdo de forma lógica"""
def executar(self, input_data: Dict) -> Dict:
pesquisa = input_data["pesquisa"]
estrutura = {
"introducao": "Contextualização do tema",
"fundamentos": "Conceitos básicos",
"implementacao": "Como aplicar na prática",
"casos_estudo": "Exemplos reais",
"conclusao": "Síntese e próximos passos"
}
return {
"estrutura": estrutura,
"total_secoes": len(estrutura),
"baseado_em": pesquisa["topico"]
}
def validar_resultado(self, resultado: Dict) -> bool:
return resultado["total_secoes"] >= 3
class AgenteEscritor(AgenteEspecializado):
"""Redige conteúdo de qualidade"""
def executar(self, input_data: Dict) -> Dict:
estrutura = input_data["estrutura"]
tom = input_data.get("tom", "tecnico")
conteudo_gerado = {}
for secao, descricao in estrutura["estrutura"].items():
conteudo_gerado[secao] = {
"titulo": secao.replace("_", " ").title(),
"conteudo": f"[Conteúdo {tom} sobre {descricao}]",
"palavras": 500
}
return {
"conteudo": conteudo_gerado,
"total_palavras": sum(s["palavras"] for s in conteudo_gerado.values()),
"tom_utilizado": tom
}
def validar_resultado(self, resultado: Dict) -> bool:
return resultado["total_palavras"] > 1000
class OrquestradorAgentes:
"""Coordena múltiplos agentes especializados"""
def __init__(self):
self.agentes = {}
self.historico_execucoes = []
def registrar_agente(self, nome: str, agente: AgenteEspecializado):
"""Registra um novo agente no sistema"""
self.agentes[nome] = agente
def executar_pipeline(self, pipeline: List[tuple], input_inicial: Dict) -> Dict:
"""Executa pipeline de agentes em sequência"""
resultado_atual = input_inicial
for nome_agente, transformacao in pipeline:
if nome_agente not in self.agentes:
raise ValueError(f"Agente {nome_agente} não registrado")
agente = self.agentes[nome_agente]
# Prepara input para o agente
input_agente = transformacao(resultado_atual) if transformacao else resultado_atual
# Executa agente
resultado = agente.executar(input_agente)
# Valida resultado
if not agente.validar_resultado(resultado):
raise ValueError(f"Resultado do agente {nome_agente} inválido")
# Registra execução
self.historico_execucoes.append({
"agente": nome_agente,
"input": input_agente,
"output": resultado
})
# Atualiza resultado para próximo agente
resultado_atual = {**resultado_atual, **resultado}
return resultado_atual
# Exemplo completo de delegação
orquestrador = OrquestradorAgentes()
# Registra agentes especializados
orquestrador.registrar_agente("pesquisador", AgentePesquisador())
orquestrador.registrar_agente("estruturador", AgenteEstruturador())
orquestrador.registrar_agente("escritor", AgenteEscritor())
# Define pipeline
pipeline = [
("pesquisador", lambda x: x), # Recebe input direto
("estruturador", lambda x: {"pesquisa": x}), # Usa resultado da pesquisa
("escritor", lambda x: {"estrutura": x, "tom": "tecnico"}) # Usa estrutura
]
# Executa pipeline completo
input_inicial = {
"topico": "Sistemas Multiagentes em 2026",
"profundidade": "alta"
}
resultado_final = orquestrador.executar_pipeline(pipeline, input_inicial)
print("PIPELINE DE DELEGAÇÃO EXECUTADO:")
print(f"✅ Pesquisa: {resultado_final['fontes_encontradas']}")
print(f"✅ Estrutura: {resultado_final['total_secoes']} seções")
print(f"✅ Conteúdo: {resultado_final['total_palavras']} palavras")
print(f"\nTotal de agentes utilizados: {len(orquestrador.historico_execucoes)}")
Antes de entregar qualquer resultado, o sistema valida a própria saída, verifica consistência, qualidade e alinhamento com o objetivo.
from dataclasses import dataclass
from typing import List, Callable
@dataclass
class RegraValidacao:
nome: str
descricao: str
validador: Callable
severidade: str # "critica", "alta", "media", "baixa"
class SistemaAutocorrecao:
"""Sistema que valida e corrige antes de entregar"""
def __init__(self):
self.regras: List[RegraValidacao] = []
self.tentativas_correcao = 3
def adicionar_regra(self, regra: RegraValidacao):
"""Adiciona regra de validação"""
self.regras.append(regra)
def validar(self, conteudo: Dict) -> tuple[bool, List[str]]:
"""Valida conteúdo contra todas as regras"""
falhas = []
for regra in self.regras:
try:
if not regra.validador(conteudo):
falhas.append(f"[{regra.severidade.upper()}] {regra.nome}: {regra.descricao}")
except Exception as e:
falhas.append(f"[ERRO] {regra.nome}: {str(e)}")
return len(falhas) == 0, falhas
def corrigir_automaticamente(self, conteudo: Dict, falhas: List[str]) -> Dict:
"""Tenta corrigir falhas automaticamente"""
conteudo_corrigido = conteudo.copy()
for falha in falhas:
# Correções baseadas em tipo de falha
if "tamanho mínimo" in falha.lower():
if "conteudo" in conteudo_corrigido:
conteudo_corrigido["conteudo"] += "\n\n[Conteúdo expandido automaticamente]"
if "palavras-chave" in falha.lower():
if "tags" not in conteudo_corrigido:
conteudo_corrigido["tags"] = []
conteudo_corrigido["tags"].extend(["IA", "2026", "Sistemas"])
if "estrutura" in falha.lower():
if "secoes" not in conteudo_corrigido:
conteudo_corrigido["secoes"] = ["introducao", "desenvolvimento", "conclusao"]
return conteudo_corrigido
def processar_com_validacao(self, conteudo: Dict) -> Dict:
"""Processa com validação e autocorreção"""
tentativa = 0
conteudo_atual = conteudo
while tentativa < self.tentativas_correcao:
valido, falhas = self.validar(conteudo_atual)
if valido:
return {
"status": "aprovado",
"conteudo": conteudo_atual,
"tentativas": tentativa + 1,
"falhas_corrigidas": []
}
# Separa falhas críticas
falhas_criticas = [f for f in falhas if "[CRITICA]" in f]
if falhas_criticas and tentativa == self.tentativas_correcao - 1:
return {
"status": "rejeitado",
"conteudo": conteudo_atual,
"tentativas": tentativa + 1,
"falhas_criticas": falhas_criticas
}
# Tenta corrigir
conteudo_atual = self.corrigir_automaticamente(conteudo_atual, falhas)
tentativa += 1
return {
"status": "aprovado_com_ressalvas",
"conteudo": conteudo_atual,
"tentativas": tentativa,
"falhas_restantes": falhas
}
# Exemplo de uso
sistema = SistemaAutocorrecao()
# Define regras de validação
sistema.adicionar_regra(RegraValidacao(
nome="Tamanho Mínimo",
descricao="Conteúdo deve ter pelo menos 500 palavras",
validador=lambda c: len(c.get("conteudo", "").split()) >= 500,
severidade="media"
))
sistema.adicionar_regra(RegraValidacao(
nome="Palavras-chave Presentes",
descricao="Deve ter pelo menos 3 tags",
validador=lambda c: len(c.get("tags", [])) >= 3,
severidade="baixa"
))
sistema.adicionar_regra(RegraValidacao(
nome="Estrutura Completa",
descricao="Deve ter pelo menos 3 seções",
validador=lambda c: len(c.get("secoes", [])) >= 3,
severidade="alta"
))
sistema.adicionar_regra(RegraValidacao(
nome="Qualidade Mínima",
descricao="Score de qualidade deve ser > 0.7",
validador=lambda c: c.get("qualidade_score", 0) > 0.7,
severidade="critica"
))
# Testa com conteúdo incompleto
conteudo_inicial = {
"titulo": "Sistemas Autônomos 2026",
"conteudo": "Breve texto sobre IA.",
"qualidade_score": 0.8
}
resultado = sistema.processar_com_validacao(conteudo_inicial)
print(f"STATUS: {resultado['status']}")
print(f"Tentativas de correção: {resultado['tentativas']}")
if resultado['status'] == "aprovado":
print("✅ Conteúdo validado e aprovado!")
print(f"Tags adicionadas: {resultado['conteudo'].get('tags', [])}")
print(f"Seções: {resultado['conteudo'].get('secoes', [])}")
Sistemas conseguem manter objetivos ao longo de semanas ou meses, ajustando estratégias conforme o contexto evolui.
from datetime import datetime, timedelta
from enum import Enum
class StatusMeta(Enum):
NAO_INICIADA = "nao_iniciada"
EM_PROGRESSO = "em_progresso"
ATRASADA = "atrasada"
CONCLUIDA = "concluida"
BLOQUEADA = "bloqueada"
@dataclass
class Meta:
id: int
descricao: str
prazo: datetime
progresso: int # 0-100
dependencias: List[int]
status: StatusMeta
marcos: List[Dict]
class PlanejadorLongoPrazo:
"""Sistema de planejamento adaptativo de longo prazo"""
def __init__(self, objetivo_macro: str):
self.objetivo_macro = objetivo_macro
self.metas: List[Meta] = []
self.proxima_id = 1
def adicionar_meta(self, descricao: str, prazo_dias: int, dependencias: List[int] = None) -> int:
"""Adiciona nova meta ao plano"""
meta = Meta(
id=self.proxima_id,
descricao=descricao,
prazo=datetime.now() + timedelta(days=prazo_dias),
progresso=0,
dependencias=dependencias or [],
status=StatusMeta.NAO_INICIADA,
marcos=[]
)
self.metas.append(meta)
self.proxima_id += 1
return meta.id
def atualizar_progresso(self, meta_id: int, novo_progresso: int):
"""Atualiza progresso de uma meta"""
for meta in self.metas:
if meta.id == meta_id:
meta.progresso = novo_progresso
if novo_progresso == 100:
meta.status = StatusMeta.CONCLUIDA
elif novo_progresso > 0:
meta.status = StatusMeta.EM_PROGRESSO
meta.marcos.append({
"progresso": novo_progresso,
"timestamp": datetime.now().isoformat()
})
break
def verificar_status_automatico(self):
"""Verifica status de todas as metas automaticamente"""
agora = datetime.now()
for meta in self.metas:
# Verifica dependências
dependencias_incompletas = [
dep for dep in meta.dependencias
if any(m.id == dep and m.status != StatusMeta.CONCLUIDA for m in self.metas)
]
if dependencias_incompletas and meta.status != StatusMeta.CONCLUIDA:
meta.status = StatusMeta.BLOQUEADA
continue
# Verifica atraso
if meta.status != StatusMeta.CONCLUIDA and agora > meta.prazo:
meta.status = StatusMeta.ATRASADA
def ajustar_plano_automaticamente(self):
"""Sistema ajusta plano baseado no progresso atual"""
self.verificar_status_automatico()
ajustes = []
for meta in self.metas:
if meta.status == StatusMeta.ATRASADA:
# Calcula novo prazo baseado em velocidade atual
if len(meta.marcos) >= 2:
primeiro = meta.marcos[0]
ultimo = meta.marcos[-1]
progresso_feito = ultimo["progresso"] - primeiro["progresso"]
tempo_decorrido = (
datetime.fromisoformat(ultimo["timestamp"]) -
datetime.fromisoformat(primeiro["timestamp"])
).days
if tempo_decorrido > 0 and progresso_feito > 0:
velocidade = progresso_feito / tempo_decorrido
progresso_restante = 100 - meta.progresso
dias_necessarios = progresso_restante / velocidade
novo_prazo = datetime.now() + timedelta(days=dias_necessarios)
ajustes.append({
"meta_id": meta.id,
"acao": "prazo_estendido",
"prazo_anterior": meta.prazo,
"novo_prazo": novo_prazo,
"motivo": f"Baseado em velocidade atual de {velocidade:.1f}%/dia"
})
meta.prazo = novo_prazo
meta.status = StatusMeta.EM_PROGRESSO
return ajustes
def gerar_relatorio_executivo(self) -> Dict:
"""Gera relatório executivo do plano"""
total = len(self.metas)
concluidas = sum(1 for m in self.metas if m.status == StatusMeta.CONCLUIDA)
atrasadas = sum(1 for m in self.metas if m.status == StatusMeta.ATRASADA)
bloqueadas = sum(1 for m in self.metas if m.status == StatusMeta.BLOQUEADA)
progresso_total = sum(m.progresso for m in self.metas) / total if total > 0 else 0
return {
"objetivo_macro": self.objetivo_macro,
"total_metas": total,
"concluidas": concluidas,
"em_progresso": total - concluidas - atrasadas - bloqueadas,
"atrasadas": atrasadas,
"bloqueadas": bloqueadas,
"progresso_geral": f"{progresso_total:.1f}%",
"taxa_conclusao": f"{(concluidas/total*100):.1f}%" if total > 0 else "0%",
"proximas_acoes": [
m.descricao for m in self.metas
if m.status in [StatusMeta.NAO_INICIADA, StatusMeta.EM_PROGRESSO]
][:3]
}
# Exemplo completo de planejamento de longo prazo
plano = PlanejadorLongoPrazo("Lançar produto SaaS de IA em 6 meses")
# Cria plano completo
m1 = plano.adicionar_meta("Validar MVP com 10 clientes beta", 30)
m2 = plano.adicionar_meta("Desenvolver features principais", 45, [m1])
m3 = plano.adicionar_meta("Implementar infraestrutura escalável", 60, [m2])
m4 = plano.adicionar_meta("Preparar material de marketing", 50)
m5 = plano.adicionar_meta("Campanha de lançamento", 180, [m2, m4])
# Simula progresso ao longo do tempo
plano.atualizar_progresso(m1, 100) # MVP validado
plano.atualizar_progresso(m2, 60) # Features em desenvolvimento
plano.atualizar_progresso(m4, 40) # Marketing iniciado
# Sistema faz ajustes automáticos
ajustes = plano.ajustar_plano_automaticamente()
print("PLANO DE LONGO PRAZO:")
relatorio = plano.gerar_relatorio_executivo()
print(json.dumps(relatorio, indent=2, ensure_ascii=False))
if ajustes:
print("\n⚙️ AJUSTES AUTOMÁTICOS:")
for ajuste in ajustes:
print(f" - Meta {ajuste['meta_id']}: {ajuste['acao']}")
print(f" Motivo: {ajuste['motivo']}")
"O que você quer agora?"
Usuário: "Escreva um post sobre IA"
IA: [Escreve post]
Usuário: "Agora crie uma imagem"
IA: [Cria imagem]
Usuário: "Publique no Instagram"
IA: [Publica]
Problema: Você precisa gerenciar cada etapa manualmente.
"O que você quer construir nas próximas semanas?"
Usuário: "Mantenha minha presença ativa no Instagram com conteúdo de IA, 3x por semana, alinhado com minha marca."
Sistema:
- Pesquisa tendências de IA
- Cria calendário editorial
- Escreve posts
- Gera imagens
- Agenda publicações
- Monitora performance
- Ajusta estratégia baseado em resultados
Revolução: Você define o objetivo, o sistema gerencia o processo completo.
Você entendeu a revolução de 2026: IA deixou de ser ferramenta de resposta para se tornar sistema de execução intencional autônoma.
✅ As 6 capacidades fundamentais da IA moderna (raciocínio, memória, delegação, autocorreção, planejamento, especialização)
✅ Raciocínio contínuo com código Python funcional
✅ Memória persistente que aprende sobre o usuário
✅ Delegação interna com orquestração de agentes
✅ Autocorreção pré-saída com sistema de validação
✅ Planejamento de longo prazo adaptativo
✅ A mudança de modelo de comando para modelo de intenção
✅ Como funciona a execução baseada em intenção composta
✅ Por que 2026 marca uma ruptura definitiva na IA
No Módulo 2, você vai aprender o conceito completo de Sistemas Intencionais: estruturas que vão além de agentes isolados, operando com missão de longo prazo, evolução própria e autonomia supervisionada.
© 2025 FEI - Formação em Engenharia de Intenção
Voce dominou os conceitos essenciais de A Nova Arquitetura da IA em 2026 no contexto de sistemas autonomos 2026.