#Ai Agents
O harness é o ambiente que roda o agente — loop, ferramentas, estado e guardrails. É ele, não o modelo, que decide se seu agente aguenta produção ou trava na primeira tarefa de verdade.
O agente tinha a ferramenta certa na mão e escolheu a errada. O problema quase sempre está na descrição, no schema e no nome que você definiu, não no modelo. Veja como consertar com código e os números da Anthropic.
Seu agente repete a mesma ação pra sempre e queima tokens. As três causas — sem critério de parada, tool result mal formatado, prompt ambíguo — e os freios práticos pra cortar isso em produção.
Fable 5 ou Opus 4.8, qual usar? Veredito direto por tipo de tarefa, com as 10 situações concretas em que o Fable resolve e o Opus 4.8 fazia mal ou não fazia: migração em escala, código a partir de print, agente de longa duração e raciocínio sobre documento. Mais o custo de cada um e os casos em que o Opus 4.8 continua sendo a escolha certa.
Os tutoriais que dominam o Google te ensinam a clicar em "Criar agente". Aqui você escreve o seu, em Python puro: loop de raciocínio, tool calling e memória, as três peças que toda plataforma no-code esconde.
A semana inteira em um diagrama só — as seis camadas de uma arquitetura de agentes de IA (modelo, contexto, tools/MCP, RAG, guardrails, observabilidade), como se encaixam e um checklist de produção pra defender o agente numa code review.
"Funciona nos meus testes" não é avaliação. Como montar evals honestos para um agente: golden set de falhas reais, métricas por etapa (recuperação, decisão de tool, resposta) e LLM como juiz com cautela.
As cercas que separam um agente que roda em produção de um que vive preso no "demo na minha máquina": validar a entrada, restringir o que as tools fazem e checar a saída antes de devolver pro usuário.
Funcionava na demo, virou conta de US$ 3 mil e loop infinito em produção. Os 5 anti-patterns de arquitetura que mais quebram agentes de IA em produção — context stuffing, tools sem timeout, retry burro, zero observabilidade e ausência de guardrails — cada um com o sintoma e a correção.
No RAG clássico a busca acontece sempre. No agentic RAG o agente decide se busca, o que busca e quantas vezes, tratando a recuperação como uma tool. Veja o padrão de código e, principalmente, quando esse poder vale o custo.
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.