A Mistral publicou um relato detalhado de como ajudou uma operadora de energia europeia a migrar 40 mil linhas de Fortran 77 para C++ usando agentes de IA. O caso é um estudo valioso sobre os limites e as melhores práticas da modernização de código legado — um problema que muitas empresas brasileiras com sistemas antigos conhecem bem.
Traduzir sintaxe é fácil; modernizar arquitetura, não
Traduzir um trecho de código de uma linguagem para outra é uma tarefa essencialmente resolvida. O difícil é migrar um sistema inteiro de uma linguagem procedural como o Fortran 77 — padronizado em 1977, sem módulos, namespaces ou tipos estruturados, onde o estado vive em blocos COMMON globais e variáveis são tipadas implicitamente pela primeira letra do nome — para C++ orientado a objetos.
O primeiro passo: um “parity harness”
Antes de soltar os agentes, a equipe construiu um mecanismo para provar que os dois códigos concordavam numericamente: sub-rotinas que exportam o estado do Fortran, um framework de testes que carrega esses checkpoints no C++ e arquivos Skill.md para direcionar os agentes. A lição, segundo a empresa, é que construir esse harness primeiro foi um investimento líquido positivo: tornou as execuções longas de agentes mais seguras e deu uma prova convincente de que cada módulo migrado estava correto.
O equilíbrio entre autonomia e supervisão
A primeira tentativa deu autonomia total: um agente por sub-rotina. O resultado era funcional, mas parecia “Fortran reescrito em sintaxe C++”, com blocos COMMON virando structs globais e fluxos GOTO intactos. A segunda tentativa adicionou estrutura (planejador, codificador, testador e revisor por módulo) e melhorou a qualidade — mas os agentes travavam em bugs sem ninguém para intervir.
O ponto de equilíbrio foi um fluxo estruturado com revisão humana: identificar módulos independentes, gerar a arquitetura C++ alvo, revisá-la com um engenheiro, quebrar em fila de tarefas e rodar um sub-fluxo por tarefa (planejar → implementar → testar → repetir), com um humano revisando os PRs até o merge. A documentação também foi organizada antes: mais de cem agentes documentaram a base de código partindo de um grafo de chamadas, movendo o conhecimento para perto do código.
O que fica de lição
A Mistral resume três princípios: construa o parity harness antes de escrever código de migração, organize a documentação antes de confiar nos agentes e, nessa escala, fluxos estruturados com revisão humana superam tanto a autonomia total quanto sessões manuais. O primeiro sprint cobriu 40 mil de 300 mil linhas — um lembrete de que a modernização por IA é uma maratona, não um clique.
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