#Ai Agents
Recorte prático: registre o retriever como tool, adicione um nó de grading e um de rewrite, e coloque teto de iterações. O padrão de 4 nós do LangGraph explicado passo a passo.
Um walkthrough de um agente funcional em PHP puro com Laravel, batendo direto na Claude API, sem framework de agente nenhum. Só o loop prompt, tool use e resposta.
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.
Exemplo prático complementar ao tutorial completo: um MCP server em Python com uma tool async que consulta CEP na ViaCEP e um resource template `padroes://{area}`, testado no MCP Inspector e plugado no Claude.
Anatomia do loop ReAct e do tool calling: quando o agente decide buscar/agir vs. responder direto, os três campos do tool_use/tool_result que você não pode errar e uma tool de busca em banco no Laravel via Claude API, com idempotência onde tem efeito colateral.
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.
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.