De CI/CD automático a fluxos de trabalho autônomos com agentes de IA: IA contínua com o Red Hat OpenShift

Falaram para você adotar ferramentas de IA com a promessa de que elas acelerarão o tempo de produção e melhorarão a qualidade do código. Ao longo do caminho, você notou um grande aumento no número de alterações no código e provavelmente percebeu que seus sistemas e processos não conseguem acompanhar esse ritmo. O loop interno do desenvolvimento move-se na velocidade da luz, enquanto o loop externo tem dificuldade para acompanhar. 

Em muitos fluxos de trabalho de CI/CD, uma falha de pipeline geralmente decorre de uma vulnerabilidade de segurança ou erro de configuração. Isso deixa o desenvolvedor com a tarefa manual e demorada de descobrir a causa do erro. Eles passam muito tempo investigando, depurando, pesquisando correções e reenviando o código. Isso cria atrito entre as equipes de desenvolvimento, segurança e operações, que acabam atribuindo culpas e tentando definir as responsabilidades pela correção. 

No OpenShift Commons Gathering do Red Hat Summit deste ano, analisamos as ferramentas do Red Hat OpenShift e exploramos como solucionar problemas e corrigir falhas de pipeline por meio de um fluxo de trabalho com agentes de IA. Nosso Developer Advocate, Natale Vinto, demonstrou como o Red Hat OpenShift protege e automatiza o pipeline de desenvolvimento ao:

• Defina e aplique barreiras de segurança. 
• Acelere a detecção e a correção de falhas usando um agente de IA. 
• Corrija e valide o novo código com supervisão humana antes de executar o pipeline novamente para garantir a eficácia da correção e o cumprimento dos critérios de segurança.

Para começar, Natale apresenta o Red Hat OpenShift DevSpaces, onde envia uma atualização para uma nova aplicação Java e inicia um novo pipeline de DevSecOps. O Red Hat OpenShift já tem requisitos definidos em vigor para reforçar a segurança de maneira proativa. À medida que o código é enviado, o sistema verifica automaticamente as políticas de segurança definidas. As equipes de segurança e operações criaram uma política como código robusta com o Red Hat Advanced Cluster Security for Kubernetes. Isso significa que as definições de segurança são consistentes, têm controle de versão e estão profundamente integradas ao Red Hat OpenShift. Ao detectar uma vulnerabilidade crítica — como a imagem base comprometida exibida na demonstração —, o pipeline interrompe a implantação antes que o código chegue ao ambiente de produção. Isso evita a instalação de software vulnerável.

Figura 1: Um agente de SRE identifica um ponto de falha no pipeline após identificar uma vulnerabilidade crítica com o Red Hat Advanced Cluster Security for Kubernetes. Timestamp: 3:42

Normalmente, os testes param bruscamente nesse ponto enquanto o desenvolvedor tenta identificar freneticamente o motivo da interrupção do pipeline e as ações necessárias para corrigi-lo. Mas Natale criou um agente de IA chamado SRE-Agent. Ele atua como uma camada inteligente de aplicação, e não como um checklist passivo, para identificar a raiz do problema sem a necessidade de vasculhar logs e depurar erros manualmente. Por meio de integrações de pipelines como código do GitHub e Tekton, o agente cria um novo pipeline com a correção recomendada, apresenta o problema identificado e propõe uma solução. Ele também utiliza o Claude para acessar e verificar a falha no Red Hat OpenShift e alertar a equipe de segurança via Slack. 

Figura 2: O agente de SRE analisa o problema e propõe uma correção para revisão e aprovação da equipe de segurança. Timestamp: 4:13

A partir desse ponto, as equipes de segurança, operações e desenvolvimento têm acesso total aos logs analisados e às sugestões do agente, podendo agir de imediato. Agora, com a supervisão humana, as equipes contam com insights claros e acionáveis para revisar, validar e aplicar a correção com um único clique. Isso mantém a autonomia e a confiança do desenvolvedor. O processo garante o uso da experiência humana para autorizar as alterações, enquanto transfere o trabalho pesado de pesquisa e testes para o agente.

 Figura 3: A equipe de segurança aplica as alterações sugeridas pelos agentes de SRE. Timestamp: 5:29

Após aplicar a sugestão do agente, o sistema executa o pipeline novamente para garantir a eficácia da correção e o cumprimento de todos os critérios de segurança. Essa etapa final de validação é crucial para manter compilações com zero vulnerabilidades críticas. As equipes mantêm visibilidade total das mudanças implementadas por meio do GitHub, OpenShift Pipelines, Red Hat Advanced Cluster Security e Red Hat Trusted Profile Analyzer. Após confirmar que as novas alterações apresentam poucas vulnerabilidades, Natale pode mesclar o novo código na produção com confiança. 

Figura 4: O sistema mescla o novo código no pipeline e o testa novamente para detectar vulnerabilidades. Timestamp: 7:42

O resultado: um pipeline de CI/CD capaz de oferecer suporte ao alto volume de commits de código sem comprometer a segurança, as políticas e os protocolos de gerenciamento estabelecidos.  Com o Red Hat OpenShift, liberamos a automação de tarefas orientadas por IA no OpenShift Pipelines no loop externo, resolvendo gargalos decorrentes do número crescente de alterações de código auxiliadas por IA no loop interno. Com o Red Hat OpenShift, as equipes de desenvolvimento, segurança e operações têm visibilidade total dos problemas identificados, das correções sugeridas pelo agente de IA e de um log completo das alterações feitas, permitindo validar e mesclar as atualizações nos ambientes de destino com confiança. Ao combinar a estabilidade de nível empresarial do Red Hat OpenShift com a flexibilidade do Tekton e a inteligência de modelos de IA modernos, permitimos que as equipes desenvolvam e entreguem softwares mais seguros com confiança e rapidez.