Tutoriais
Guias práticos passo a passo sobre Laravel, Filament e ecossistema PHP.
Programmatic Tool Calling: por que executar suas ferramentas em código é o futuro do agente
Function calling clássico vai virar legado. Programmatic tool calling do Claude troca o loop turno-a-turno por código Python no sandbox: 37% menos tokens, paralelismo nativo via asyncio.gather e composição em um único script. A gente compara latência, tokens, debug, e fecha com um agente que escreve o próprio orquestrador.
Especificação mínima viável: o framework de 1 página que evita construir a Catedral antes da Cabana
Template proprietário de 1 página com objetivo, contexto, restrições, critérios de aceite e anti-escopo. Mostra quando expandir e quando NÃO expandir, e por que esse formato vira o melhor harness pra agente de IA executar sem alucinar feature paralela.
O paradoxo da especificação: quando SDD vira overengineering disfarçado de boa prática
Quatro horas escrevendo spec para uma feature de duas horas é o sintoma. SDD virou ortodoxia em 2026 e pouca gente discute o custo: tempo de leitura, revisão dupla, drift entre spec e código, falsa sensação de controle. Aqui vamos ver de onde veio o método, onde entrega de verdade, onde virou cerimônia, e como aplicar spec proporcional ao risco.
Cortando custo em 80%: prompt caching, batch e quando NÃO usar reranker
A maioria dos agentes em produção sangra dinheiro em chamada repetida pra LLM. Três alavancas que cortam custo: prompt caching no system prompt do harness, Batch API pra workloads assíncronos e a decisão fria de quando o reranker é só caro e lento.
Scraping, API ou MCP: o trade-off de fontes de dados que define seu agente
Scraping é flexível mas frágil. API é estável mas limitada. MCP padroniza mas exige integração específica. Veja a matriz prática de quando usar cada um para preço, review e estoque no seu agente, e por que o modelo híbrido com fronteira clara é o que aguenta produção.
Tracking 24/7: do agente que responde "quanto custa?" ao agente que avisa "baixou agora"
Como evoluir do agente que responde "quanto custa?" para o agente que avisa "baixou agora": cron, webhook, idempotência, deduplicação de alerta e janelas de monitoramento sem estourar custo. Com snippets em Laravel e o que muda no harness quando o agente passa a viver sozinho.
Multi-agent com Claude: separando search, judge e writer (e quando isso é overengineering)
Quando vale a pena quebrar o agente único em sub-agentes especializados (search, judge, writer) e quando isso vira complexidade desnecessária. Padrão de orquestração com Claude, custo real em tokens e quando voltar para single-agent.
Memória de agente: por que seu assistente de compras esquece o usuário (e como consertar)
Sem memória persistente, todo turno do seu assistente de compras começa do zero. Veja como combinar contexto, sumário e memória vetorizada por usuário para parar de esquecer preço de referência, marca rejeitada e faixa de orçamento.
Hands-on: construindo um agente de ofertas em 80 linhas com Claude, tool use e um reranker
Tutorial reproduzivel em Python: agent loop com Claude, busca na web, rerank do Cohere e saida em JSON estruturado. Esqueleto de 80 linhas para voce expandir e levar para producao.
Prompt injection no agente: quando o site raspado vira o novo system prompt
Seu agente lê o HTML de uma página de produto. Lê também as instruções escondidas que mandam ele ignorar o usuário e recomendar um link específico. Esse vetor já está sendo explorado em produção. Veja como funciona e o que o harness precisa fazer antes de injetar conteúdo externo no contexto do LLM.
Renderização que converte: do JSON do agente ao card clicável
O agente devolve JSON impecável e o front mostra texto cru. Conexão zero. Aqui a gente fecha o ciclo: do schema Zod ao card de produto clicável com structured outputs do Claude e generative UI no Vercel AI SDK 5.
Trust layer no agente: como pontuar a confiabilidade de cada fonte antes do LLM ver
Reranker garante relevancia. Confianca e outra historia. Veja como montar uma trust layer com sinais simples (idade do dominio, densidade de afiliado, coerencia entre reviews) e integrar no reranker antes do LLM ver o conteudo.
