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.
Agente nosso queimava US$ 2.300/mês rodando Claude Opus em loop. Trocamos por Plan-and-Execute: uma chamada cara que planeja, N chamadas baratas que executam. Conta nova: US$ 220/mês com a mesma qualidade. Planilha de tokens, código Laravel (PlanJob + ExecuteStep) e o tipo de fluxo onde esse pattern quebra.
MCP local não é MCP em produção. Sair do stdio no laptop pra um servidor MCP servindo agente corporativo exige três mudanças: Streamable HTTP no transporte, OAuth 2.1 com PKCE e Resource Indicators na auth, e JSON Schema 2020-12 estrito nos argumentos. E um gateway corporativo no meio, sempre.
A briga "RAG ou fine-tuning?" acabou em 2026. 60% dos projetos sérios rodam os dois — fine-tuning controla COMO o modelo responde (formato, tom, raciocínio), RAG controla O QUÊ (fatos atuais e citáveis). Veja o benchmark 96% híbrido vs 89% RAG só vs 91% fine-tuning só, o padrão de roteamento por classificador leve que corta 70–90% do custo, e os cenários em que combinar os dois é overengineering.
Três arquiteturas multi-agent que sobreviveram a um projeto Laravel em produção: Orchestrator-Worker, Hierarchical e Swarm. Tem código real (Prism PHP, PrismAgents, Bus::batch, State Machine), o anti-padrão dos "4 prompts em paralelo" e o custo medido (hierarchical 30% mais barato).
A Anthropic lançou o Claude Opus 4.8 hoje. Filtramos o que importa pra quem coda e roda agentes: liderança no SWE-Bench Pro, 84% em browser-agent, tool calling com menos passos, 4x menos bug sem comentar, multimodal 61% mais barato e Dynamic Workflows com centenas de subagentes no Claude Code, tudo no mesmo preço do 4.7.
O Laravel Boost é o servidor MCP oficial do time Laravel — expõe routes, models, schema, docs e logs como tools que o agente consulta antes de gerar código. Instalação em 3 comandos, caso real de CRUD Order com 8 relacionamentos comparando com e sem Boost, e o que muda no fluxo de SDD.
Mapa frio das três opções de LLM observability em maio de 2026 (uma delas em maintenance mode), com setup Langfuse self-hosted em Laravel e três métricas de agente que mudam o jogo.
Review longa e opinada de 12 ferramentas de IA pra dev backend, depois de 90 dias rodando num Laravel real em produção. Nota 0-10, veredito em uma linha, e 5 que viralizaram mas não cumpriram.
Job de fila em 2026 chama LLM, espera 90s, gasta dólar em token e ainda pode falhar silencioso. Aqui vai o desenho de stack que segura: Horizon, Redis 7, filas separadas por SLA, retry com idempotency key e tracing OpenTelemetry de ponta a ponta.
Time pequeno raramente escreve ADR porque dói. Com Claude no fluxo a primeira versão sai em 4 minutos. Tem o template em 7 seções que envelhece bem, o prompt mestre em XML que extrai a decisão sem interrogatório e três anti-padrões clássicos que matam ADR em produção.
Em seis meses depois do Vol.1, vinte termos novos entraram no vocabulário dos times sérios de IA: context engineering, plan-and-execute, streamable HTTP MCP, AIDR, harness telemetry, world models, spec-driven dev. Cada um em duas ou três linhas, com exemplo concreto. Bônus: cinco que sumiram.
Pipeline em três camadas que automatiza revisão de PR sem ruído: um gate filtra trivialidades, um reviewer com Claude e tool use roda php artisan test antes de comentar, e um escalator chama humano quando o modelo não tem confiança. Workflow YAML completo, prompt em XML em três blocos e um caso real de SQL injection que o bot pegou em produção.