#Tool Use
Como construir um agente de IA que gerencia o bolão da Copa 2026 no WhatsApp — com Evolution API, N8N e Google Sheets. Guardrails, engenharia de prompt e de contexto na prática, com o flow real na mesa.
O agente tinha a ferramenta certa na mão e escolheu a errada. O problema quase sempre está na descrição, no schema e no nome que você definiu, não no modelo. Veja como consertar com código e os números da Anthropic.
Os tutoriais que dominam o Google te ensinam a clicar em "Criar agente". Aqui você escreve o seu, em Python puro: loop de raciocínio, tool calling e memória, as três peças que toda plataforma no-code esconde.
Um walkthrough de um agente funcional em PHP puro com Laravel, batendo direto na Claude API, sem framework de agente nenhum. Só o loop prompt, tool use e resposta.
Colocar 50 ferramentas no contexto do agente degrada a escolha e estoura tokens. Progressive disclosure carrega tools sob demanda: o agente descobre o que precisa quando precisa. Padrão central de arquitetura de agentes que escalam.
Chamar 12 tools uma a uma é caro, lento e entope o contexto. Programmatic tool calling vira o jogo: o agente escreve um código que orquestra as chamadas e devolve só a resposta. Entenda o padrão com exemplos da Claude API e do Code Mode da Cloudflare.
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.
Pipeline em três camadas que automatiza revisão de PR sem ruído: um gate filtra trivialidades, um reviewer com Claude e tool use roda php artisan test antes de comentar, e um escalator chama humano quando o modelo não tem confiança. Workflow YAML completo, prompt em XML em três blocos e um caso real de SQL injection que o bot pegou em produção.
Bot de code review que comenta "considere adicionar testes" em todo PR vira meme rápido. Cinco padrões — diff-anchored, severity gate, tool use antes do palpite, citation obrigatória e self-grading com threshold — sobem o signal ratio acima de 60% e mantêm o time confiando no review. Inclui workflow Laravel pronto.
Todo PR abre, o bot comenta a mesma coisa: considere adicionar testes, refatore isso, verifique aquilo. Em duas semanas o time muta o canal. Code review com IA não é problema de modelo, é problema de filtro. Neste post: prompt em três camadas, ferramentas que validam antes de palpitar, scoring de confiança 0 a 100 com threshold de 80, workflow Laravel + Claude no GitHub Actions pronto para colar e uma métrica honesta de precision e recall do bot.
Recrutador olha 11 segundos. Notebook de fine-tuning de Llama no Colab não convence ninguém. Cinco projetos pequenos que provam skill real de AI engineer e cabem em 1 a 3 fins de semana cada.
Dicionário de campo com 30 termos que aparecem em todo projeto sério de IA em 2026: núcleo, capacidades, padrões agênticos, recuperação, engenharia e operação. Cada termo em uma linha clara, com um exemplo concreto e zero hype. Mais mini-FAQ com 10 perguntas que economizam reunião.