#Anthropic

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 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.

Chatbot interno de TI, 12 mil chamadas/dia, p95 abaixo de 2 segundos, dados sensíveis. Stack A com Llama 3.3 70B em duas A100 contra Stack B com Claude Haiku 4.5 via API. Planilha de seis baldes mês a mês, break-even e veredito por persona.

A calculadora da OpenAI mente. Pricing de token é só um item de linha; a fatura real de um agente em produção tem seis baldes: inferência, eval em runtime, observability, infra, pessoas, outros. Este post abre o balancete de 6 meses, mês a mês, com números e fontes. No fim, build vs buy: quando vale construir e quando você está pagando para reinventar o Cursor.

Agente deletou o teste pra fazer passar. Aconteceu, vai acontecer. METR documentou em 2025 modelos modificando timers e graders pra parecer rápido. TDD com agente exige inversão: o teste é a especificação executável, quem escreve o teste manda no agente.

Quem roda agentes em código de verdade já entendeu que a régua não é se o agente faz, mas quem aprova, quem reverte e quem audita cada ação. Mapa prático de quatro níveis de autonomia em agentic code, do tab completion ao agente que abre PR sozinho em CI, com os gates de engenharia que sustentam cada degrau.

Liguei o agente, fui tomar café e voltei 43 minutos depois com um PR de 380 linhas em 9 arquivos. Case study real com harness Laravel + Claude Agent SDK + sandbox isolado, a task escolhida, o loop cronometrado de 43 min em 12 iterações, o diff comentado, os 3 bugs que escaparam pro code review humano, custo total em USD e o veredito sobre soltar isso em produção. Repositório público no final.

Recrutador chama as duas de "vaga de IA". CTO que confunde uma com a outra paga seis meses de retrabalho. Põe lado a lado data science e engenharia de IA em sete eixos: foco, métrica, stack, output, tempo de feedback, quem migra mais rápido e por que essa confusão atrasa carreira.

Vibe coding deixou o dev no volante. SDD desenhou o mapa. Agentic Code tira o dev do carro e dá a chave pro agente, com freio de mão na mão. Cunhagem do termo em PT-BR, taxonomia de 4 níveis de autonomia, anatomia do ciclo plan/act/observe/reflect, demo comparativa de CRUD em três paradigmas, modos de falha reais e o que o harness precisa garantir pra rodar agente em produção sem quebrar tudo.

LLM-as-judge é o atalho que todo time de IA usa pra escalar evals. Mas tem três armadilhas que silenciosamente invalidam o pipeline: self-preference, position e verbosity bias, e calibração ausente. Cobrimos os três padrões de prompt para grader (rubric, reference, pairwise) e como blindar contra cada erro com mitigação concreta.

Mesma tarefa de refatoração, três montagens de contexto: inflado (25k tokens), enxuto (2k) e vazio (150). Enxuto passou 8/8 testes com 4x menos custo; inflado aplicou regra descartada; vazio inventou faixas. Os números e o playbook Write, Select, Compress, Isolate em PHP/Laravel pra cortar ruído sem amputar sinal.