#Guardrails

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.

Saber que a IA alucina não resolve nada. Veja por que o LLM inventa e como reduzir alucinação de IA no seu produto com grounding, RAG, citações e guardrails.

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.

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.

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.

Funciona no happy path, mas e quando o usuário manda emoji, idioma misto e SQL injection? Em vez de rezar, monte um dataset com cinquenta casos adversariais, rode evals automatizadas e meça pass rate, custo e latência a cada iteração. É assim que prompt vira engenharia.

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.

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.

Joga 8 mil reviews no Claude e pede para resumir. O resumo sai bonito e enganoso. Estrelas mentem, LLM supergeneraliza e a base costuma estar contaminada por manipulação. Este post constrói um pipeline em quatro estágios (saneamento, amostragem estratificada, síntese map-reduce e auditoria) para resumir centenas de reviews sem mascarar crítica real. Útil para UX entender onde o produto dói e para compliance dormir tranquilo sob a nova regra da FTC.

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.