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Você plugou doze tools no agente e ele continua chamando a errada, inventando IDs ou pulando etapas. O gargalo quase nunca é o modelo: é o design das ferramentas. Veja por que descrição mal escrita destrói tool use e quais são os princípios concretos (nome, descrição, schema strict, exemplos few-shot, erros úteis) para desenhar tools que o LLM realmente sabe chamar em produção.

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.

Air Canada, DPD e Chevrolet mostraram em escala global o custo de deixar o LLM virar fonte de verdade no atendimento. Especificação inventada, cupom que não existe, estoque que não bate — vira chargeback, processo e dano de marca. O caminho técnico passa por retrieval grounded e tool use validando cada promessa.

Seu modelo foi treinado há meses, mas o mercado muda em horas. O LLM responde com a mesma confiança de sempre — só que com preço errado, produto descontinuado e estoque do ano passado. Esse é o conhecimento congelado, e ele mata qualquer app sério de recomendação. Veja por que perguntar "qual o melhor notebook até 5 mil?" direto pro LLM é receita pra demo bonita e cliente bravo — e como a arquitetura certa (tool use + RAG) resolve em Laravel.

Neste post vamos explicar passo a passo como você pode transformar a busca da sua aplicação Laravel em algo que entenda o significado por trás das consultas, utilizando embeddings e a extensão pgvector do PostgreSQL para realizar buscas por similaridade semântica diretamente no banco de dados

A OpenAI lançou o Agent Kit, um pacote que une o poder do Agent Builder e do Chat Kit para simplificar a criação de agentes inteligentes em qualquer aplicação web.