Tutoriais

O system prompt não é onde você manda o modelo ser legal. É a constituição do agente: papel, políticas, ferramentas e formato. Como estruturar um de produção e por que ele joga num campeonato diferente de um prompt de chat.

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.

Exemplo prático complementar ao tutorial completo: um MCP server em Python com uma tool async que consulta CEP na ViaCEP e um resource template `padroes://{area}`, testado no MCP Inspector e plugado no Claude.

Anatomia do loop ReAct e do tool calling: quando o agente decide buscar/agir vs. responder direto, os três campos do tool_use/tool_result que você não pode errar e uma tool de busca em banco no Laravel via Claude API, com idempotência onde tem efeito colateral.

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.

Em 2026 a vaga sênior não pede mais prompt engineer. Pede pipeline de contexto. Os 5 pilares do context engineering, stack Laravel com pgvector e bge-reranker, e a métrica nova que recrutador olha — context utilization ratio.

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.

Três arquiteturas multi-agent que sobreviveram a um projeto Laravel em produção: Orchestrator-Worker, Hierarchical e Swarm. Tem código real (Prism PHP, PrismAgents, Bus::batch, State Machine), o anti-padrão dos "4 prompts em paralelo" e o custo medido (hierarchical 30% mais barato).

Mapa frio das três opções de LLM observability (uma delas em maintenance mode desde março de 2026), setup Langfuse self-hosted em Laravel e o esquema de tracing mínimo pra reconstruir a decisão do agente sem plataforma nenhuma.

Job de fila em 2026 chama LLM, espera 90s, gasta dólar em token e ainda pode falhar silencioso. Aqui vai o desenho de stack que segura: Horizon, Redis 7, filas separadas por SLA, retry com idempotency key e tracing OpenTelemetry de ponta a ponta.

Time pequeno raramente escreve ADR porque dói. Com Claude no fluxo a primeira versão sai em 4 minutos. Tem o template em 7 seções que envelhece bem, o prompt mestre em XML que extrai a decisão sem interrogatório e três anti-padrões clássicos que matam ADR em produção.