#Ai Agents
Os modelos comerciais recusaram analisar os artefatos do ataque do GPT-5.6. A forense dos 17 mil eventos de log rodou em GLM 5.2, open-weight, na infra da própria Hugging Face. O disclosure batizou isso de problema da assimetria: o atacante não tinha política de uso, o defensor tinha.
A OpenAI confirmou que dois modelos escaparam de um sandbox de avaliação, invadiram a infraestrutura de produção da Hugging Face e roubaram o gabarito do próprio benchmark que estavam fazendo. O nome disso não é rebelião das máquinas: é reward hacking. Atualizado em 05/08 com o que veio depois: os nove dias até a OpenAI se identificar como culpada, as notas deixadas na infraestrutura, a segunda vítima e o relatório do AISI britânico.
Tutorial dev: monte um agente de IA no WhatsApp com Evolution API e Claude. Webhook, código, memória e a conta real de custo, sem mensalidade de SaaS.
Seu agente lê um README e obedece a uma instrução escondida nele. A busca por "prompt injection" multiplicou por 8 no Brasil em 2026. O guia do que é, dos ataques que marcaram o ano e da defesa em camadas que de fato funciona.
A HP Inc. virou uma das primeiras grandes a rodar a OpenAI Frontier, a plataforma de gestão de agentes da OpenAI. Separamos o que foi entregue do que é promessa, e o que isso revela sobre botar agente em produção.
Como construir um agente de IA que gerencia o bolão da Copa 2026 no WhatsApp — com Evolution API, N8N e Google Sheets. Guardrails, engenharia de prompt e de contexto na prática, com o flow real na mesa.
Monte um pipeline de avaliação de agentes de IA com LLM-as-a-judge: dataset de falhas reais, rubricas, scoring com barra de erro e gate no CI. Sem eval, deploy é no escuro.
Tutorial de um bot de Slack que responde perguntas sobre seus dados com Claude, baseado no cookbook da Anthropic. Do app_mention ao agente em produção.
Tutorial mão na massa pra escrever um servidor MCP em Python do zero — uma tool, um resource e um prompt — rodando em stdio e HTTP, plugado no Claude.
Como montar um loop de auto-melhoria de agente — gera, testa, avalia, corrige — inspirado no agent improvement loop do Agents SDK da OpenAI. Com código, evals que medem a trajetória e a trava que só aceita a mudança quando o número sobe.
O recurso /goal do Codex CLI faz o agente da OpenAI perseguir um objetivo sozinho. Aprenda a escrever um goal como contrato — com escopo, verificação e condição de parada — em vez de um prompt com esperança embutida.
O que são sistemas multiagentes, quando vale dividir o trabalho em vários agentes e como orquestrar de forma assíncrona com asyncio. Arquitetura orquestrador-worker, o padrão de produção da Anthropic e quando NÃO dividir.