AlpinaGPT adota o sistema multiagente Evolver e reduz o code review para 15 minutos

No fim de maio de 2026, durante um encontro interno da Alpina Digital sobre transformação com IA, Sergei Andriyanov, CTO da AlpinaGPT e fundador da empresa de outsourcing WebRegul, contou como o sistema multiagente Evolver reduziu a espera por code review de dois dias para algumas horas. Em merge requests rotineiros, o tempo caiu para quinze minutos, o que liberou cerca de cem horas de trabalho da equipe por mês.

Como o code review virou um inferno

Segundo Andriyanov, a WebRegul, empresa de desenvolvimento terceirizado com mais de quinze anos de mercado, passou por um crescimento acelerado há dois anos. O número de desenvolvedores triplicou em um único ano, e os processos não acompanharam a nova escala da equipe.

«O code review, que era uma prática útil, começou a virar um inferno em alguns pontos», disse

Sergei Andriyanov.

A espera por revisão chegou a dois dias. Isso atrasava os releases e desmotivava os desenvolvedores, que ficavam aguardando retorno sobre o próprio código.

• Crescimento da equipe de desenvolvedores — o triplo em um ano
• Espera por code review antes do Evolver — até dois dias
• Depois da adoção — algumas horas; em MRs rotineiros, 15 minutos
• Economia da equipe — cerca de 100 horas de trabalho por mês

O que o Evolver faz

O Evolver é um sistema multiagente que a equipe de Andriyanov construiu para automatizar o code review. Vários agentes de IA cuidam da análise inicial dos merge requests: encontram erros típicos, verificam a conformidade com os padrões de código e preparam uma revisão estruturada antes mesmo de um engenheiro entrar no processo.

Por que não usar agentes autônomos em produção

A decisão central da equipe foi abrir mão, de forma deliberada, de agentes totalmente autônomos, que avaliariam sozinhos a qualidade do código e fariam o merge das alterações sem supervisão humana. O Evolver funciona como assistente dentro do fluxo: os agentes aceleram e organizam o trabalho repetitivo, mas a decisão final sobre cada merge request sempre fica com um engenheiro humano. É uma escolha que prioriza previsibilidade e controle de qualidade, e não a automação máxima a qualquer custo.

Quem apresentou o caso no encontro da Alpina Digital foi Zhemal Khamidun, CPO da AlpinaGPT e Head of AI da Alpina Digital. Na avaliação dele, implementações desse tipo de sistema multiagente em processos rotineiros de engenharia ainda são raras no mercado, e não algo comum.

O que isso significa

O caso do Evolver mostra que sistemas multiagente já geram efeito mensurável não em cenários futuristas, mas no trabalho rotineiro de engenharia, justamente onde o custo de um erro é alto e o volume de tarefas repetitivas é grande. Ao mesmo tempo, as implementações bem-sucedidas mantêm o humano no ciclo de decisão em vez de dar autonomia total aos agentes, o que reduz riscos e facilita a confiança da equipe na nova ferramenta.

Perguntas frequentes

Quanto tempo o Evolver economiza?

A espera por code review caiu de dois dias para algumas horas e, em merge requests típicos, para quinze minutos; a equipe libera cerca de cem horas de trabalho por mês.

Por que a

WebRegul e a AlpinaGPT abriram mão de agentes autônomos em produção?

A equipe decidiu deixar a palavra final do code review com um engenheiro humano. O sistema multiagente Evolver atua como assistente que acelera a análise dos merge requests, e não como juiz independente do código.