#Ai Agents
Memória de agente: por que seu assistente de compras esquece o usuário (e como consertar)
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.
Hands-on: construindo um agente de ofertas em 80 linhas com Claude, tool use e um reranker
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.
Prompt injection no agente: quando o site raspado vira o novo system prompt
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.
Trust layer no agente: como pontuar a confiabilidade de cada fonte antes do LLM ver
Reranker garante relevancia. Confianca e outra historia. Veja como montar uma trust layer com sinais simples (idade do dominio, densidade de afiliado, coerencia entre reviews) e integrar no reranker antes do LLM ver o conteudo.
Do prompt ao carrinho: arquitetura de um agente que compara ofertas entre Amazon, Mercado Livre e Magalu
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.
LLM-as-a-Judge: avaliação automatizada do seu agente de ofertas sem abrir planilha
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.
Cross-encoder reranker: o componente que mais eleva qualidade do seu agente por dólar
Retrieval traz 100 candidatos, reranker escolhe os 10 certos. Entenda o trade-off latência x precisão, quando rerankar 50 vs. 200 documentos e por que cross-encoder é o investimento de melhor ROI antes de trocar para um LLM mais caro.
RAG ou Web Search? Como decidir entre indexar, buscar ao vivo e combinar os dois
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.
Tool use na prática: desenhando ferramentas que o LLM realmente consegue usar
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.
Anatomia de um Agent Harness: state, tool execution, feedback loops e guardrails
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.
Top-10 da busca não é top-10 do usuário: por que a SERP bruta sabota seu agente
A primeira página do Google não foi feita pra alimentar agente de IA. Ela foi feita pra ranquear sites. E essas duas coisas, em 2026, não são mais a mesma coisa. Plugar a SERP bruta no seu agente é amplificar SEO spam, MFA e conteúdo gerado por IA na escala. Veja por que o top-10 da busca não é o top-10 do usuário e como montar um pipeline de filtros + rerank que devolve confiança ao seu agente.
Chatbot não é agente: o teste dos 3 turnos que separa brinquedo de produto
Três perguntas simples sobre um produto real — preço hoje, reviews recentes, disponibilidade no CEP — quebram qualquer chatbot cru. O que separa brinquedo de produto não é o modelo. É o harness: a camada que transforma um LLM em agente confiável, com tool use, estado e validação contra o mundo real.
