A Engenharia de IA está se consolidando como uma das disciplinas mais importantes do desenvolvimento moderno de software.
Por Que o Passado Está de Volta? A Força do Mercado Retrô em Um Mundo Cada Vez Mais Incerto
No fundo, talvez o mercado retrô não seja apenas sobre olhar para trás. Pode ser também uma forma de decidir o que queremos levar conosco para o futuro.
Antes de Dizer Que Uma Profissão Vai Acabar Por Causa da IA, Entenda o Que Ela Realmente Faz
Profissões são sistemas de conhecimento, experiência, julgamento, decisão e responsabilidade.
Harness Engineering na Prática
A disciplina proposta por Hashimoto cabe em uma frase: toda vez que o agente comete um erro, invista tempo em uma solução de engenharia que torne aquele erro estruturalmente impossível de se repetir. Não se trata de tentar o prompt de novo e sim de tratar cada falha do agente como um problema de sistema com correção permanente.
A Anatomia de Um Agent Harness
Embora cada implementação tenha suas particularidades, os harnesses modernos (como os que sustentam o Claude Code, o Codex e o OpenCode) convergem para um conjunto comum de componentes. Vamos a eles.
Agent Harness: A Infraestrutura Que Transforma um Modelo de Linguagem em Um Agente de Verdade
Em termos simples, um Agent Harness é toda a infraestrutura de software que envolve o modelo de linguagem, cuidando de tudo, exceto o modelo em si. É a camada que conecta o LLM ao mundo exterior: registra as ferramentas que o agente pode usar, despacha as chamadas dessas ferramentas, gerencia quanto do histórico cabe na janela de contexto, persiste o estado entre sessões, verifica resultados e se recupera de erros.
Janela de Contexto do LLM e o Problema do “Lost in the Middle”
A janela de contexto de um LLM define o número máximo de tokens que o modelo pode processar em uma única chamada, incluindo tanto o prompt quanto a resposta gerada.
IA Não Reduz o Trabalho, Ela o Intensifica
A promessa da IA Generativa não está apenas no que ela pode fazer pelo trabalho, mas em quão intencionalmente ela é integrada ao dia a dia. Sem essa intencionalidade, a IA torna mais fácil fazer mais, porém mais difícil parar. A pergunta que as organizações precisam responder não é se a IA vai mudar o trabalho, mas se elas vão moldar ativamente essa mudança ou deixar que ela as molde silenciosamente.
Conduzindo a Orquestra: Aprendizado Por Reforço na Coordenação de Agentes LLM
A chave para extrair o potencial máximo da Inteligência Artificial está em como orquestramos diferentes modelos em conjunto. É aqui que surge uma abordagem inovadora e promissora apresentada pela Sakana AI: o Conductor.
20 Conceitos do Claude Que Você Precisa Conhecer
Aqui você encontra 20 conceitos essenciais que percorrem desde os fundamentos do modelo até os recursos mais avançados de orquestração de agentes.