Lucas Souza
{AI Engineer} — apaixonado por Laravel, arquitetura de software e construir produtos com impacto. Compartilho aqui tutoriais, descobertas e reflexões sobre o dia a dia de engenharia.
Claude Fable 5: 10 coisas que o Opus 4.8 não fazia bem
A Anthropic liberou o Claude Fable 5, primeiro modelo da classe Mythos para uso geral. Veja 10 tarefas reais que ele resolve e que o Opus 4.8 fazia mal ou não fazia.
Por que a IA alucina — e como reduzir alucinação no seu produto
Saber que a IA alucina não resolve nada. Veja por que o LLM inventa e como reduzir alucinação de IA no seu produto com grounding, RAG, citações e guardrails.
Como criar um agente de IA do zero (com código, não no-code)
Os tutoriais que dominam o Google te ensinam a clicar em "Criar agente". Aqui você escreve o seu, em Python puro: loop de raciocínio, tool calling e memória, as três peças que toda plataforma no-code esconde.
Claude Code: o que é, como funciona e por que os devs migraram pra ele
O Claude Code é a ferramenta de dev que mais cresceu no ano. Antes de instalar, entenda o que ele faz de diferente do Copilot e do Cursor e onde ele não é a resposta.
Vibe coding: o que é, por que todo dev fala disso e onde ele quebra
Vibe coding — construir software conversando com a IA sem revisar o código — é o termo do momento. Veja o que é de verdade, onde acelera e onde vira dívida técnica silenciosa.
Arquitetura de agentes de IA: o blueprint de ponta a ponta
A semana inteira em um diagrama só — as seis camadas de uma arquitetura de agentes de IA (modelo, contexto, tools/MCP, RAG, guardrails, observabilidade), como se encaixam e um checklist de produção pra defender o agente numa code review.
O que é RAG (e onde ele termina e a memória começa)
RAG não é memória, e confundir os dois quebra seu agente. O que é RAG, como funciona por dentro, e onde ele termina e a memória (e o fine-tuning) começam.
Avaliação de agentes de IA: como montar evals honestos
"Funciona nos meus testes" não é avaliação. Como montar evals honestos para um agente: golden set de falhas reais, métricas por etapa (recuperação, decisão de tool, resposta) e LLM como juiz com cautela.
Guardrails para agentes de IA: validando o que entra e o que sai
As cercas que separam um agente que roda em produção de um que vive preso no "demo na minha máquina": validar a entrada, restringir o que as tools fazem e checar a saída antes de devolver pro usuário.
5 anti-patterns que quebram seu agente de IA em produção
Funcionava na demo, virou conta de US$ 3 mil e loop infinito em produção. Os 5 anti-patterns de arquitetura que mais quebram agentes de IA em produção — context stuffing, tools sem timeout, retry burro, zero observabilidade e ausência de guardrails — cada um com o sintoma e a correção.
Agentic RAG: quando o agente decide o que buscar
No RAG clássico a busca acontece sempre. No agentic RAG o agente decide se busca, o que busca e quantas vezes, tratando a recuperação como uma tool. Veja o padrão de código e, principalmente, quando esse poder vale o custo.
pgvector no Postgres: onde guardar a memória do seu agente
Antes de assinar um serviço gerenciado de memória, descubra por que o Postgres que você já tem resolve 80% do problema com pgvector: instalação, uso no Laravel e critérios de decisão.
