#Tool Use
Do prompt ao carrinho: arquitetura de um agente que compara ofertas entre Amazon, Mercado Livre e Magalu
O agente que compara preços entre Amazon, Mercado Livre e Magalu funciona uma vez na frente da câmera. Em produção quebra em três pontos que a demo nunca mostra: produto que não é o mesmo, frete e cupom ignorados, e API que vai morrer em abril. Este post abre a arquitetura em cinco camadas e mostra as decisões que separam demo de feature real.
RAG ou Web Search? Como decidir entre indexar, buscar ao vivo e combinar os dois
Quando usar RAG sobre catálogo interno, quando disparar busca na web ao vivo e quando combinar os dois? Matriz de decisão prática aplicada ao caso real de um agente de ofertas, com Claude API, Pinecone e LangChain. Trade-offs de custo, latência e controle sem hype.
Tool use na prática: desenhando ferramentas que o LLM realmente consegue usar
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.
Anatomia de um Agent Harness: state, tool execution, feedback loops e guardrails
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.
Top-10 da busca não é top-10 do usuário: por que a SERP bruta sabota seu agente
A primeira página do Google não foi feita pra alimentar agente de IA. Ela foi feita pra ranquear sites. E essas duas coisas, em 2026, não são mais a mesma coisa. Plugar a SERP bruta no seu agente é amplificar SEO spam, MFA e conteúdo gerado por IA na escala. Veja por que o top-10 da busca não é o top-10 do usuário e como montar um pipeline de filtros + rerank que devolve confiança ao seu agente.
Chatbot não é agente: o teste dos 3 turnos que separa brinquedo de produto
Três perguntas simples sobre um produto real — preço hoje, reviews recentes, disponibilidade no CEP — quebram qualquer chatbot cru. O que separa brinquedo de produto não é o modelo. É o harness: a camada que transforma um LLM em agente confiável, com tool use, estado e validação contra o mundo real.
Alucinação em e-commerce é caro: quando a IA inventa especificação, cupom e estoque
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.
