#Ai Agents
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.
Recrutador olha 11 segundos. Notebook de fine-tuning de Llama no Colab não convence ninguém. Cinco projetos pequenos que provam skill real de AI engineer e cabem em 1 a 3 fins de semana cada.
Dicionário de campo com 30 termos que aparecem em todo projeto sério de IA em 2026: núcleo, capacidades, padrões agênticos, recuperação, engenharia e operação. Cada termo em uma linha clara, com um exemplo concreto e zero hype. Mais mini-FAQ com 10 perguntas que economizam reunião.
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.
Três paradigmas, três comunidades brigando no Twitter, e zero clareza sobre quando cada um performa. Definição operacional de vibe coding, agentic engineering e SDD, tabela com oito critérios e árvore de decisão pronta pra colar na wiki do time.
O harness do tutorial roda. Em produção, ele morre na primeira semana. Esse post abre o capô do que entra entre o request e o response quando o agente está vivo 24 por 7: gate, roteador, contexto, loop com budget, pós-processamento e telemetria. Diagrama, código e referências reais para sair do POC e chegar num sistema confiável.
Caminho real de 13 semanas para dev backend experiente virar AI engineer aplicada. Tool use, harness próprio, RAG, memória, evals e um projeto fim-a-fim que cabe no portfólio. Sem refazer fundamentos, sem detour por framework da moda. Entregáveis por semana e foco no que recrutador olha de verdade.
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.
Vector-only, hybrid (BM25 + vetor + RRF) e o stack completo com SQL e reranker como tools separadas: comparação prática com benchmarks reais e código de produção.
Padrão pesquisador, executor e validador na prática. Por que três Claudes especializados batem um agente gigante em qualidade e travam menos no limite de contexto. Com números reais publicados pela Anthropic.
BMAD promete um time agil de IA com personas para cada papel. Em termos de SDD, e Spec-Driven com mais cerimonia. Mapeio onde isso vale o overhead e onde so vira cerimonia que atrasa entrega.
A maior parte dos bugs de agente em 2026 não é o modelo errando, é a spec mentindo. Três anti-padrões reais (ambiguidade, contexto inútil e regra implícita) com exemplos antes/depois e checklist de sete pontos pra validar a spec antes de mandar pro Claude Code.