Artigos sobre IA, LLMs, RAG e desenvolvimento de sistemas inteligentes em produção. Experiências reais e lições aprendidas.
O Claude Design virou referência não pelo que ele produz, mas por como ele foi construído. Seis padrões arquiteturais que aparecem nesse sistema podem ser extraídos e aplicados em qualquer agente vertical: jurídico, comercial, de RH, de operações.
A maioria das pessoas ainda trata prompt como uma instrução que você dá ao modelo. A mudança de perspectiva que importa é perceber que contexto é o recurso escasso, e o que você injeta nele determina o teto de qualidade do que sai.
Um pipeline RAG tem pelo menos meia dúzia de parâmetros que afetam a qualidade: tipo de chunking, tamanho, overlap, top-k, modelo de embedding, estratégia de busca. A maioria dos times testa esses parâmetros manualmente. Existe uma alternativa.
Harness e framework não são sinônimos. Um framework te dá peças para montar um agente. Uma harness já é o agente, e você fornece o objetivo. Entender essa distinção muda o que você escolhe construir e por quê.
O default de qualquer deploy de agente é perigoso: qualquer usuário pode ver os dados de qualquer outro. Resolver isso exige uma decisão arquitetural sobre onde a separação de contexto é feita. Na borda, na aplicação, ou na camada de infraestrutura de agente.
Existe uma categoria de reclamações sobre 'degradação de modelo' que, olhando com cuidado, não é degradação de modelo nenhuma. É degradação de harness. A diferença importa para quem está construindo sistemas que precisam ser estáveis.
O mercado trata guardrail como um único portão de segurança. Na prática, sistemas reais precisam de múltiplas camadas com responsabilidades distintas, e saber onde colocar cada uma faz a diferença entre um sistema resiliente e um demo bonito.
RAG vetorial funciona bem para buscas diretas em documentos isolados. Mas quando a resposta exige conectar informação espalhada por centenas de fontes, a abordagem tradicional falha de forma silenciosa. GraphRAG existe para resolver esse problema específico.
Lições práticas sobre como colocar sistemas baseados em LLMs em produção, incluindo latência, custos e reliability.