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Inteligência Artificial

Método BIMED: Desenvolvimento com Agentes AI

Utilize IA para gerenciar projetos completos: PRD, Arquitetura, Stories e Desenvolvimento com o método BIMED.

CrazyStack
15 min de leitura
AI AgentsBIMEDDev com IA

Por que isso é importante

O método BIMED permite arquitetar e construir aplicações completas com ajuda de agentes baseados em IA, desde o planejamento até o desenvolvimento final. Com suporte a function calling, etapas como PRD, arquitetura e Stories são geradas automaticamente por agentes especializados, otimizando tempo e reduzindo a carga cognitiva na criação de sistemas complexos.

O que é o Método BIMED

O BIMED é uma abordagem que utiliza múltiplos arquivos e agentes colaborativos para construir aplicações com IA. Baseado em princípios adaptativos do Agile, ele permite que a IA funcione como analista, arquiteto, UX, Scrum Master e dev ao longo do ciclo de construção.

Planejamento Dirigido por Agentes

Todo projeto começa com um plano. Com o BIMED, você inicia com agentes de pesquisa que ajudam a mapear ideias, briefing e requisitos iniciais. A partir do brainstorming, a IA gera automaticamente os documentos PRD (Product Requirements Document) e architecture.md.

Estrutura de Pastas Necessária

Para que o método funcione corretamente, a estrutura recomendada deve incluir uma pasta "docs" com os arquivos prd.md e architecture.md. Isso permite que os agentes rastreiem e processem os dados de forma modular e reutilizável.

Sequência de Ação: Do Planejamento ao Deploy

1
Passo 1: Inicie com o agente de pesquisa para gerar ideias e entender o projeto.
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Passo 2: Utilize o analista e o UX para criar wireframes e estruturar a experiência.
3
Passo 3: Execute o arquiteto para compor a stack, dependências e fluxos técnicos.
4
Passo 4: Acione o Scrum Master para dividir o escopo em épicos e stories de execução.
5
Passo 5: Inicie agente de desenvolvedor para codar de acordo com os stories definidos.

Comandos Inteligentes

Cada agente responde a comandos específicos como *help, *brainstorm, *architecture, *doc out e mais. O comando *brainstorm, por exemplo, ativa sugestões criativas baseadas nos requisitos.

Equipes Completas com Team Packs

A funcionalidade Team Pack permite escolher conjuntos de agentes conforme a complexidade do projeto: desde Front-end minimalista até Fullstack com PO, PM e Arquitetura completa.

⚠️Atenção

O uso de agentes BIMED requer suporte a LLMs com alta capacidade de function calling (como Claude Opus 4). Este processo pode consumir quantidades significativas de tokens, principalmente em planos pagos via API.

Execução em Alta Escala com Claude Opus

Claude Opus 4 e Sonnet são os modelos que melhor suportam o método BIMED. No entanto, planos gratuitos são limitados e é recomendável assinatura dos planos de $100 ou $200, baseado no seu volume de uso e projeto.

Cuidado com a estrutura de instalação

O uso incorreto dos times ou arquivos pode quebrar o fluxo completo dos agentes. Sempre revise se a pasta "dist/teams" e a seleção de agentes no arquivo carregado estão corretas.

Agentes Disponíveis

Analyst Agent

Responsável por pesquisas, levantamento de briefing e distillação de ideias.

UX Agent

Gera wireframes e diretrizes de experiência do usuário.

Architect Agent

Define a stack tecnológica, integrações e estrutura técnica.

Scrum Master Agent

Divide o escopo em épicos, stories e tarefas organizadas.

Developer Agent

Executa o código diretamente a partir das stories.

ℹ️Dica Técnica

Para hospedar e utilizar o BIMED em IA personalizada, você pode usar opções como Claude Gem, Custom GPTs ou Gemini. Certifique-se de fornecer o prompt com instrução: "your critical operating instructions are attached, do not break as directed".

Expansion Packs por Domínio

O BIMED suporta plug-ins por domínio como jogos, DevOps, infraestrutura, entre outros. Você pode montar times específicos com agentes otimizados para cada segmento.

Comparativo com Outras Abordagens

BIMED Framework

Método por agentes coordenados com IA, de ponta a ponta.

Prós
  • Automatização do ciclo completo
  • Alta modularização com LLMs
  • Suporte a expansions segmentadas
Contras
  • Consumo elevado de tokens
  • Curva de configuração

Fluxos Manuais com ChatGPT

Geração manual de prompts e códigos via chats desconectados.

Prós
  • Baixo custo inicial
  • Facilidade para iniciantes
Contras
  • Baixo reaproveitamento
  • Erro humano recorrente
  • Sem orquestração entre etapas

⚠️Atenção ao Prompt do Team Fullstack

O arquivo do team deve conter aproximadamente 90 mil tokens. O prompt final precisa ser carregado como conhecimento em Gemini, Claude ou GPTs avançados para que agentes funcionem corretamente em cadeia lógica com o planejado.

Dicas para Evitar Erros no Setup

1
Dica 1: Verifique nomes e paths exatos como /docs/prd.md e /docs/architecture.md.
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Dica 2: Use apenas LLMs com suporte a chains longas de function calls.
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Dica 3: Sempre teste comandos como *help ou *dev + número do épico antes de prosseguir.

Plataformas Recomendadas para Testes

Claude Opus 4

Modelo da Anthropic com suporte completo a agent chaining e function calling.

Saiba mais →

Gemini Pro com Gems

Criação de GPT-like com upload de contextos extensos via Google AI Studio.

Custom GPT OpenAI

Agentes personalizados com interação simplificada entre contextos.

Checklist de Implementação

Criou os arquivos prd.md e architecture.md em /docs
Selecionou o prompt do time fullstack no diretório correto
Carregou o prompt como conhecimento no LLM preferido
Interagiu com o agente de planejamento inicial
Gerou os épicos e stories via agente Scrum Master
Desenvolveu os módulos via agente Developer
Validou os comandos e testes de integração

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