#Arquitetura De Software
Scraping, API ou MCP: o trade-off de fontes de dados que define seu agente
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.
Multi-agent com Claude: separando search, judge e writer (e quando isso é overengineering)
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.
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.
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.
