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.
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.
A Nvidia lançou o Nemotron 3 Nano Omni: um modelo que processa texto, imagem, vídeo e áudio ao mesmo tempo, com receitas de treinamento abertas e documentadas. Isso levanta uma decisão arquitetural real para quem constrói agentes multimodais.
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.
Você não precisa entender álgebra linear para construir com LLMs. Mas entender como esses modelos são treinados muda o que você espera deles, por que eles falham onde falham, e o que vale otimizar no seu sistema.
A maioria dos sistemas de captura morre no ponto de entrada, não no processamento. A diferença entre um alarme de incêndio e um fichário é o que separa uma automação que funciona de uma que você abandona na primeira semana.
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.
Lições práticas sobre como colocar sistemas baseados em LLMs em produção, incluindo latência, custos e reliability.
Guia definitivo para escolher entre Fine-tuning e RAG nos seus projetos de IA, com critérios práticos e exemplos.