Lucas Souza

Spec-driven virou padrão em 2026, e com ele veio o risco do pêndulo: spec gigante, aprovada em comitê, ignorada pelo time e filtrada pelo agente. Cinco sintomas concretos e o ajuste prático para cada um.

Comparação lado a lado: function calling turno a turno vs. tools orquestradas por código Python no sandbox do Claude. Tokens, latência, composição e debug, com o código que o modelo gera e um agente que escreve o próprio orquestrador.

Template proprietário de 1 página com objetivo, contexto, restrições, critérios de aceite e anti-escopo. Mostra quando expandir e quando NÃO expandir, e por que esse formato vira o melhor harness pra agente de IA executar sem alucinar feature paralela.

Quando o agente esquece o que estava fazendo, repete trabalho ou alucina arquivos, raramente é falha do modelo. É falha do harness. Definição do termo, anatomia mínima (loop, tools, contexto, memória) e o ponto onde a maioria dos devs para de evoluir o setup.

Quatro horas escrevendo spec para uma feature de duas horas é o sintoma. SDD virou ortodoxia em 2026 e pouca gente discute o custo: tempo de leitura, revisão dupla, drift entre spec e código, falsa sensação de controle. Aqui vamos ver de onde veio o método, onde entrega de verdade, onde virou cerimônia, e como aplicar spec proporcional ao risco.

A maioria dos agentes em produção sangra dinheiro em chamada repetida pra LLM. Três alavancas que cortam custo: prompt caching no system prompt do harness, Batch API pra workloads assíncronos e a decisão fria de quando o reranker é só caro e lento.

Scraping é flexível mas frágil. API é estável mas limitada. MCP padroniza mas exige integração específica. Veja a matriz prática de quando usar cada um para preço, review e estoque no seu agente, e por que o modelo híbrido com fronteira clara é o que aguenta produção.

Como evoluir do agente que responde "quanto custa?" para o agente que avisa "baixou agora": cron, webhook, idempotência, deduplicação de alerta e janelas de monitoramento sem estourar custo. Com snippets em Laravel e o que muda no harness quando o agente passa a viver sozinho.

Quando vale a pena quebrar o agente único em sub-agentes especializados (search, judge, writer) e quando isso vira complexidade desnecessária. Padrão de orquestração com Claude, custo real em tokens e quando voltar para single-agent.

Sem memória persistente, todo turno do seu assistente de compras começa do zero. Veja como combinar contexto, sumário e memória vetorizada por usuário para parar de esquecer preço de referência, marca rejeitada e faixa de orçamento.

Tutorial reproduzivel em Python: agent loop com Claude, busca na web, rerank do Cohere e saida em JSON estruturado. Esqueleto de 80 linhas para voce expandir e levar para producao.

Seu agente lê o HTML de uma página de produto. Lê também as instruções escondidas que mandam ele ignorar o usuário e recomendar um link específico. Esse vetor já está sendo explorado em produção. Veja como funciona e o que o harness precisa fazer antes de injetar conteúdo externo no contexto do LLM.