#Produto IA

Lista de ferramentas apodrece em doze meses, a sua inclusive. Por isso cada uma das dez vem com o critério de troca: os dez slots da stack do engenheiro de IA em 2026, o default de cada um e o sinal objetivo que diz quando arrancar. Com dados do OWASP Top 10 de 2026 e da pesquisa do Pragmatic Engineer.

Metade dos "projetos de IA" que revisei em 2026 se resolviam com um if e um SELECT. A outra metade virou agente porque o time queria dizer que tinha IA. Aqui está o teste dos 3 minutos: 4 perguntas que decidem se o seu problema pede um if, uma query, um prompt, um fluxo determinístico ou um agente de verdade. Com 5 casos reais, o veredito de cada um (spoiler: 1 em 5 era agente) e o custo invisível de errar pra cima.

O terceiro provider de infraestrutura de LLM já tem região em São Paulo, catálogo com Grok 4.3, Gemini 2.5, Llama 4 e Cohere Command A, e cobra por caractere em vez de token. O catálogo real do Oracle Generative AI, como chamar o serviço com o SDK da OpenAI, a conta do cluster dedicado e o critério objetivo para decidir entre OCI e Bedrock.

A AWS documenta muito bem como ligar o Bedrock. Ninguém documenta o resto: a diferença entre CloudTrail e model invocation logging, o fato de São Paulo não te dar residência de dados, e o que aparece na fatura em real no fim do mês. Guia prático de Claude em produção no AWS Bedrock: IDs de modelo, inference profiles, as quatro camadas de governança e a conta fechada de um agente interno.

Um endpoint compatível com a API da OpenAI para centenas de modelos, com fallback automático entre provedores. O que é o OpenRouter, como chamar em curl, Python e PHP, como controlar roteamento, provedor e teto de custo, e os cenários em que essa camada extra atrapalha mais do que ajuda.

O Laravel AI SDK é o pacote first-party de IA do Laravel: agentes como classes PHP, tool calling, structured output, streaming, embeddings com pgvector e fakes para testar sem gastar token. Guia prático do composer require ao primeiro agente rodando, com o que o SDK resolve, o que ele não resolve e as limitações que ninguém conta.

Saiu o Claude Sonnet 5. Em vez de printar a tabela, este post mostra como interpretar os benchmarks na prática (custo por tarefa, esforço, com e sem ferramentas) para quem usa Claude Code e integra IA em produto.

A HP Inc. virou uma das primeiras grandes a rodar a OpenAI Frontier, a plataforma de gestão de agentes da OpenAI. Separamos o que foi entregue do que é promessa, e o que isso revela sobre botar agente em produção.

EU AI Act entra em vigor em 2 de agosto de 2026, com multas de até 7% do faturamento global. Checklist técnico de 18 itens em ordem de prioridade, mapeado para NIST RMF (Govern/Map/Measure/Manage), com templates Markdown prontos para colar no repositório.

Agente nosso queimava US$ 2.300/mês rodando Claude Opus em loop. Trocamos por Plan-and-Execute: uma chamada cara que planeja, N chamadas baratas que executam. Conta nova: US$ 220/mês com a mesma qualidade. Planilha de tokens, código Laravel (PlanJob + ExecuteStep) e o tipo de fluxo onde esse pattern quebra.

MCP local não é MCP em produção. Sair do stdio no laptop pra um servidor MCP servindo agente corporativo exige três mudanças: Streamable HTTP no transporte, OAuth 2.1 com PKCE e Resource Indicators na auth, e JSON Schema 2020-12 estrito nos argumentos. E um gateway corporativo no meio, sempre.

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.