#Agentes
Function calling clássico vai virar legado. Programmatic tool calling do Claude troca o loop turno-a-turno por código Python no sandbox: 37% menos tokens, paralelismo nativo via asyncio.gather e composição em um único script. A gente compara latência, tokens, debug, e fecha com um agente que escreve o próprio orquestrador.
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.
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.
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.
O agente que compara preços entre Amazon, Mercado Livre e Magalu funciona uma vez na frente da câmera. Em produção quebra em três pontos que a demo nunca mostra: produto que não é o mesmo, frete e cupom ignorados, e API que vai morrer em abril. Este post abre a arquitetura em cinco camadas e mostra as decisões que separam demo de feature real.
Como montar um juiz LLM que pontua cada resposta do agente contra uma rubrica objetiva: preço correto, link válido, sentimento de review coerente. Você sai do achismo e transforma iteração em ciclo mensurável.
Quando usar RAG sobre catálogo interno, quando disparar busca na web ao vivo e quando combinar os dois? Matriz de decisão prática aplicada ao caso real de um agente de ofertas, com Claude API, Pinecone e LangChain. Trade-offs de custo, latência e controle sem hype.
Você plugou doze tools no agente e ele continua chamando a errada, inventando IDs ou pulando etapas. O gargalo quase nunca é o modelo: é o design das ferramentas. Veja por que descrição mal escrita destrói tool use e quais são os princípios concretos (nome, descrição, schema strict, exemplos few-shot, erros úteis) para desenhar tools que o LLM realmente sabe chamar em produção.
Harness é o software que envolve o LLM e separa um demo bonito de um agente que aguenta produção. Quebro a anatomia em cinco peças obrigatórias: estado persistente, roteador de ferramentas, validação de I/O, loop de raciocínio e limites de segurança. É o mapa mental que abre a série de posts sobre engenharia de agentes.