Artigos sobre IA, LLMs, RAG e desenvolvimento de sistemas inteligentes em produção. Experiências reais e lições aprendidas.
O Claude Design virou referência não pelo que ele produz, mas por como ele foi construído. Seis padrões arquiteturais que aparecem nesse sistema podem ser extraídos e aplicados em qualquer agente vertical: jurídico, comercial, de RH, de operações.
O teto de quanto você consegue extrair de agentes de código não é mais capacidade do modelo. É quanto contexto humano você consegue manter ativo ao mesmo tempo. A mudança de paradigma é de gerenciar sessões para gerenciar resultados.
Harness e framework não são sinônimos. Um framework te dá peças para montar um agente. Uma harness já é o agente, e você fornece o objetivo. Entender essa distinção muda o que você escolhe construir e por quê.
Claude Code pode ser invocado como subagente por um orquestrador maior. Isso muda o que é possível construir: em vez de um agente especializado que gera código, você tem um agente geral que delega tarefas de código para um subagente com capacidade de execução.
Chamar uma API de LLM não é construir um agente. A harness, o conjunto de responsabilidades ao redor do modelo, é o que transforma uma resposta em texto num sistema confiável. Entender isso muda o que você produz.
O mercado trata guardrail como um único portão de segurança. Na prática, sistemas reais precisam de múltiplas camadas com responsabilidades distintas, e saber onde colocar cada uma faz a diferença entre um sistema resiliente e um demo bonito.
O Auto-Research do Karpathy não é sobre treinar modelos. É sobre um padrão: qualquer sistema com parâmetros ajustáveis e uma métrica mensurável pode ser melhorado autonomamente por um loop que só avança quando há progresso verificado.
A maioria dos agentes de IA sabe o que sabe no lançamento e permanece assim. Construir um agente que realmente melhora com o uso exige três camadas distintas: memória de fatos, skills de domínio, e histórico consultável. Cada uma tem uma função diferente e não é substituível pelas outras.
Analisar centenas de entrevistas ou respostas de usuários com agentes exige uma estrutura de dados diferente do chat. A metáfora de tabela, onde cada resposta é uma linha e cada feature extraída é uma coluna, muda como você projeta o pipeline e como verifica qualidade.
Domine a criação de agentes autônomos usando LangGraph para workflows complexos e multi-step com controle total do fluxo.