#Llm
Engenharia de IA não é Data Science: 7 diferenças que separam disciplina de hype
Recrutador chama as duas de "vaga de IA". CTO que confunde uma com a outra paga seis meses de retrabalho. Põe lado a lado data science e engenharia de IA em sete eixos: foco, métrica, stack, output, tempo de feedback, quem migra mais rápido e por que essa confusão atrasa carreira.
Engenheiro de IA em 2026: o que faz, e por que não é só usar ChatGPT no trabalho
Em 2024 era cargo inventado pelo LinkedIn. Em 2026 é o sênior mais disputado dos EUA. O que faz um Engenheiro de IA na prática: as 5 entregas em qualquer JD sênior, o stack típico (LLM API, harness, vector store, evals, observability) e por que a maioria veio de backend, não de Data Science.
Model Graders: usando LLMs para avaliar LLMs (e os 3 erros que invalidam o seu eval)
LLM-as-judge é o atalho que todo time de IA usa pra escalar evals. Mas tem três armadilhas que silenciosamente invalidam o pipeline: self-preference, position e verbosity bias, e calibração ausente. Cobrimos os três padrões de prompt para grader (rubric, reference, pairwise) e como blindar contra cada erro com mitigação concreta.
Engenharia de contexto vence prompt engineering: por que o que você NÃO coloca no prompt importa mais
Karpathy e Lütke dispararam em 2025: o nome certo não é prompt engineering, é engenharia de contexto. Três experimentos lado a lado da mesma tarefa mostram, com tokens, dólar e testes passando, por que o que você NÃO coloca no prompt importa mais que o que coloca.
Specs como contrato com o agente: rodei a mesma spec em 4 LLMs pra ver quanto convergem
Experimento prático rodando a mesma spec em Claude Sonnet 4.6, GPT-5.1, Gemini 2.5 Pro e Llama 4 Maverick. Mede convergência via TSED e testes passados. Spec vaga deu 0,34 de similaridade entre pares; spec estruturada deu 0,78. A spec importa mais que o modelo.</excerpt> <parameter name="tags">["spec-driven-development", "sdd", "llm", "evals", "claude", "agentes", "requisitos", "testing"]
RAG não é só vector search: combinando busca semântica, SQL e tools no mesmo agente
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.
Prompts resilientes: 50 casos adversariais para descobrir onde seu prompt quebra
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.
Programmatic Tool Calling: por que executar suas ferramentas em código é o futuro do agente
Function calling clássico vai virar legado. Programmatic tool calling do Claude troca o loop turno-a-turno por código Python no sandbox: 37% menos tokens, paralelismo nativo via asyncio.gather e composição em um único script. A gente compara latência, tokens, debug, e fecha com um agente que escreve o próprio orquestrador.
O que é Harness Engineering e por que seu Claude Code trava em tarefas longas
Quando o agente esquece o que estava fazendo, repete trabalho ou alucina arquivos, raramente é falha do modelo. É falha do harness. Definição do termo, anatomia mínima (loop, tools, contexto, memória) e o ponto onde a maioria dos devs para de evoluir o setup.
Cortando custo em 80%: prompt caching, batch e quando NÃO usar reranker
A maioria dos agentes em produção sangra dinheiro em chamada repetida pra LLM. Três alavancas que cortam custo: prompt caching no system prompt do harness, Batch API pra workloads assíncronos e a decisão fria de quando o reranker é só caro e lento.
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.
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.
