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.
RAG virou resposta automática pra tudo, e quase sempre é a escolha errada. O mapa de decisão entre RAG, fine-tuning e contexto pelos critérios que importam: volatilidade do dado, custo, rastreabilidade e tamanho.
O system prompt não é onde você manda o modelo ser legal. É a constituição do agente: papel, políticas, ferramentas e formato. Como estruturar um de produção e por que ele joga num campeonato diferente de um prompt de chat.
Colocar 50 ferramentas no contexto do agente degrada a escolha e estoura tokens. Progressive disclosure carrega tools sob demanda: o agente descobre o que precisa quando precisa. Padrão central de arquitetura de agentes que escalam.
Chamar 12 tools uma a uma é caro, lento e entope o contexto. Programmatic tool calling vira o jogo: o agente escreve um código que orquestra as chamadas e devolve só a resposta. Entenda o padrão com exemplos da Claude API e do Code Mode da Cloudflare.
Engenharia de prompt não é decorar fórmula nem lista de "100 prompts mágicos". É escrever instrução como contrato: estrutura, instrução clara, exemplos few-shot e formato de saída. O guia honesto para quem constrói software com IA.
Tutorial em PT-BR pra escrever um MCP server do zero em Python: uma tool que consulta CEP e um resource que expoe os padroes do time. No fim, voce pluga no Claude e ve o agente chamar uma ferramenta que voce mesmo escreveu.
Anatomia do loop ReAct e do tool calling: quando o agente decide buscar/agir vs. responder direto, com design de tools (contratos, schemas, idempotência) e um exemplo de tool de busca em banco no Laravel via Claude API.
O recurso mais escasso de um agente é a janela de contexto. Veja como decidir o que entra no prompt — system prompt, exemplos, histórico, dados recuperados — e por que encher de contexto degrada a resposta.
O Model Context Protocol é o padrão aberto que conecta modelos de IA a ferramentas e dados sem reescrever integração a cada vez. Entenda o que é MCP, como a arquitetura funciona e por que a indústria adotou em massa.
90% dos "agents" que você vê no LinkedIn são um if com esteroides. A definição honesta de o que é um agente de IA: o loop percepção→decisão→ação→observação e os quatro blocos mínimos — modelo, ferramentas, memória e orquestração. Falte um e o sistema vira burro depois da terceira mensagem.
EU AI Act entra em vigor em 2 de agosto de 2026, com multas de até 7% do faturamento global. Checklist técnico de 18 itens em ordem de prioridade, mapeado para NIST RMF (Govern/Map/Measure/Manage), com templates Markdown prontos para colar no repositório.
Reasoning model resolve o que modelo normal não resolve. Em troca: três vezes mais latência, cinco vezes mais tokens. Em maio/2026, com o3, DeepSeek-R1 e Claude Sonnet 4.5 estáveis, dá pra falar com número na mesa: quando vale o trade e qual pattern de roteador separa o time que opera bem do time que estourou o budget no terceiro dia.