#Llm

Engenharia de prompt não é decorar fórmula nem lista de "100 prompts mágicos". É escrever instrução como contrato: estrutura, instrução clara, exemplos few-shot e formato de saída. O guia honesto para quem constrói software com IA.

Tutorial em PT-BR pra escrever um MCP server do zero em Python: uma tool que consulta CEP e um resource que expoe os padroes do time. No fim, voce pluga no Claude e ve o agente chamar uma ferramenta que voce mesmo escreveu.

Anatomia do loop ReAct e do tool calling: quando o agente decide buscar/agir vs. responder direto, com design de tools (contratos, schemas, idempotência) e um exemplo de tool de busca em banco no Laravel via Claude API.

O recurso mais escasso de um agente é a janela de contexto. Veja como decidir o que entra no prompt — system prompt, exemplos, histórico, dados recuperados — e por que encher de contexto degrada a resposta.

O Model Context Protocol é o padrão aberto que conecta modelos de IA a ferramentas e dados sem reescrever integração a cada vez. Entenda o que é MCP, como a arquitetura funciona e por que a indústria adotou em massa.

90% dos "agents" que você vê no LinkedIn são um if com esteroides. A definição honesta de o que é um agente de IA: o loop percepção→decisão→ação→observação e os quatro blocos mínimos — modelo, ferramentas, memória e orquestração. Falte um e o sistema vira burro depois da terceira mensagem.

Reasoning model resolve o que modelo normal não resolve. Em troca: três vezes mais latência, cinco vezes mais tokens. Em maio/2026, com o3, DeepSeek-R1 e Claude Sonnet 4.5 estáveis, dá pra falar com número na mesa: quando vale o trade e qual pattern de roteador separa o time que opera bem do time que estourou o budget no terceiro dia.

A briga "RAG ou fine-tuning?" acabou em 2026. 60% dos projetos sérios rodam os dois — fine-tuning controla COMO o modelo responde (formato, tom, raciocínio), RAG controla O QUÊ (fatos atuais e citáveis). Veja o benchmark 96% híbrido vs 89% RAG só vs 91% fine-tuning só, o padrão de roteamento por classificador leve que corta 70–90% do custo, e os cenários em que combinar os dois é overengineering.

A Anthropic lançou o Claude Opus 4.8 hoje. Filtramos o que importa pra quem coda e roda agentes: liderança no SWE-Bench Pro, 84% em browser-agent, tool calling com menos passos, 4x menos bug sem comentar, multimodal 61% mais barato e Dynamic Workflows com centenas de subagentes no Claude Code, tudo no mesmo preço do 4.7.

Job de fila em 2026 chama LLM, espera 90s, gasta dólar em token e ainda pode falhar silencioso. Aqui vai o desenho de stack que segura: Horizon, Redis 7, filas separadas por SLA, retry com idempotency key e tracing OpenTelemetry de ponta a ponta.

Chatbot interno de TI, 12 mil chamadas/dia, p95 abaixo de 2 segundos, dados sensíveis. Stack A com Llama 3.3 70B em duas A100 contra Stack B com Claude Haiku 4.5 via API. Planilha de seis baldes mês a mês, break-even e veredito por persona.

Os sete movimentos de plataforma do Google I/O 2026 que mudam o trabalho do AI engineer brasileiro, com comparativo Gemini 3.5 Flash x Sonnet 4.5 x GPT-5.5 em três tarefas backend reais e o que ignorar do hype enterprise.