Além do protótipo: 15 lições difícil de aprender para os agentes de IA prontos para a produção

Um guia para engenheiros e construtores de IA Geralmente começa com algumas linhas de Python e uma chave de API ChatGPT. Você adiciona algumas linhas de contexto, bate correndo e admira que ele responda em tudo. Então, você quer que ele faça algo útil. Então, de forma confiável. Então, sem você. Isso é quando você percebe que você não está mais apenas chamando um LLM. Você está construindo um agente. Eu passei o último ano montando scripts e envelopers, jogando cadeias LangChain que pareciam mais uma casa de cartas do que sistemas, e constantemente me perguntando, “ ” Como as pessoas realmente transportam essas coisas? Eu persegui padrões que pareciam elegantes na teoria, mas colapsaram no momento em que os usuários reais apareceram.Construí agentes que funcionavam perfeitamente em um notebook e falharam espectacularmente na produção. Não o fez. O que me ajudou foi desacelerar, retirar as coisas e prestar atenção ao que realmente funcionou sob carga, não ao que parecia inteligente no LinkedIn. Se você já passou por desafios semelhantes, está escrito para você. Este guia é uma destilação daquela clareza duramente ganha Pense nisso como um guia pragmático para a transição de envelopes e cadeias de API para sistemas de IA estáveis, controláveis e escaláveis. Parte 1 - Obtenha a Fundação Direita Os primeiros protótipos de agentes geralmente se reúnem rapidamente: algumas funções, algumas prompts, e sim, funciona. Você pode perguntar: “Se funciona, por que complicar as coisas?” No início, tudo se sente estável: o agente responde, executa código e se comporta como esperado.Mas no momento em que você troca o modelo, reinicia o sistema ou adiciona uma nova interface, as coisas quebram. gerenciamento de memória ruim, valores de código rígido, nenhuma persistência de sessão ou um ponto de entrada rígido. Normalmente, o problema não é a lógica ou as promessas; é mais profundo Esta seção abrange quatro princípios-chave para ajudá-lo a criar uma base sólida, uma base onde seu agente pode crescer e escalar de forma confiável. 1 – Externalização do Estado : The Problem Você não pode retomar se o agente for interrompido, acidentes, tempos fora, o que quer que seja. Reprodutibilidade: você quer reproduzir o que aconteceu para testes e depuração. Desafio de bônus: mais cedo ou mais tarde, você vai querer executar partes do agente em paralelo, como comparar opções no meio da conversa ou lógica de ramificação (Gestão de memória é um tópico separado que vamos cobrir em breve.) Mova todos os estados fora do agente, para um banco de dados, cache, camada de armazenamento ou até mesmo um simples arquivo JSON. The Solution : Your Checklist O agente começa a partir de qualquer passo usando apenas um session_id e estado externo (por exemplo, salvo em um DB ou JSON). Você pode interromper e reiniciar o agente a qualquer momento (mesmo após mudanças de código) sem perder o progresso ou quebrar o comportamento. O estado é totalmente serializável sem perder funcionalidade. O mesmo estado pode ser alimentado a múltiplas instâncias de agentes em execução em paralelo durante uma conversa. 2 – Externalização do conhecimento Os LLMs realmente não se lembram.Mesmo em uma sessão, eles podem esquecer o que você lhes disse, misturar as etapas da conversa, perder o tópico ou começar a "preencher" detalhes que não estavam lá. The Problem O modelo se concentra no início e no fim, perdendo detalhes importantes do meio. Mais tokens custam mais dinheiro. O limite ainda existe: os transformadores trabalham com auto-atenção na complexidade O(n2), então o contexto infinito é impossível. Isso é mais difícil quando: As conversas são longas Os documentos são amplos As instruções são complexas : Separate “working memory” from “storage”, like in classical computers. Your agent should handle external memory: storing, retrieving, summarizing, and updating knowledge outside the model itself. The Solution : Common approaches Buffer de memória: armazena as últimas k mensagens. Rápido para protótipo, mas perde informações mais antigas e não escala. Memória de resumo: comprime a história para se encaixar mais no contexto. salva tokens, mas corre o risco de distorção e perda de nuances. RAG (Retrieval-Augmented Generation): capta conhecimento de bancos de dados externos. Escalável, fresco e verificável, mas mais complexo e sensível à latência. Gráficos de Conhecimento: conexões estruturadas entre fatos e entidades. Elegante e explicável, mas complexa e alta barreira de entrada. : Your Checklist Todo o histórico de conversação é armazenado fora do prompt e é acessível. As fontes de conhecimento são registradas e reutilizáveis. A história pode crescer indefinidamente sem atingir os limites da janela de contexto. 3 – Faça o modelo swappable : Os LLMs evoluem rapidamente: OpenAI, Google, Anthropic e outros constantemente atualizam seus modelos. Como engenheiros, queremos aproveitar essas melhorias rapidamente. Problem : Solution Use um parâmetro model_id em configurações ou variáveis de ambiente para especificar qual modelo usar. Construa interfaces abstratas ou classes de envelopes que falam com modelos através de uma API unificada. Opcionalmente, aplique camadas de middleware com cuidado (frameworks vêm com compromissos). : Checklist Mudar o modelo não quebra seu código ou afeta outros componentes, como memória, orquestração ou ferramentas. Adicionar um novo modelo significa apenas atualizar a configuração e, se necessário, adicionar uma simples camada de adaptador. A troca de modelos é rápida e sem problemas – idealmente para suportar qualquer modelo, ou pelo menos para trocar facilmente dentro de uma família de modelos. 4 — One Agent, Many Channels : Mesmo que seu agente comece com uma única interface (por exemplo, uma interface de usuário), os usuários em breve vão querer mais maneiras de interagir: Slack, WhatsApp, SMS, talvez até mesmo um CLI para depuração. Problem Crie um contrato de entrada unificado, uma API ou uma interface universal em que todos os canais se alimentam. Solution : Checklist O agente funciona através de CLI, API, UI ou qualquer outra interface Todas as entradas passam por um único endpoint, parser ou esquema Cada interface usa o mesmo formato de entrada Nenhuma lógica de negócios vive dentro de qualquer adaptador de canal Adicionar novos canais significa apenas escrever um adaptador – sem alterações no código do agente principal Parte 2 – Move Beyond Chatbot Mode Enquanto há apenas uma tarefa, tudo é simples, como nos posts de influenciadores de IA. Mas assim que você adicionar ferramentas, lógica de tomada de decisão e várias etapas, o agente se transforma em uma bagunça. Perde a pista, não sabe o que fazer com os erros, esquece de chamar a ferramenta certa, e você é deixado sozinho novamente com logs, onde “bem, tudo parece estar escrito lá”. Para evitar isso, o agente precisa de um modelo de comportamento claro: o que faz, quais ferramentas tem, quem toma decisões, como os humanos intervêm e o que fazer quando algo vai mal. Esta seção abrange cinco princípios-chave para ajudá-lo a mover seu agente para além de um simples chatbot, construindo um modelo de comportamento coerente que possa usar ferramentas de forma confiável, gerenciar erros e executar tarefas complexas. 5 – Design para uso de ferramentas : Pode soar óbvio, mas muitos agentes ainda dependem de “Plain Prompting + Raw LLM output parsing.” É como tentar consertar um motor de carro girando parafusos aleatoriamente.Quando os LLMs retornam texto simples que então tentamos analizar com métodos de regex ou string, você enfrenta vários problemas: Problem Fragilidade: Uma pequena mudança na redação ou na ordem das frases pode quebrar sua análise, criando uma corrida de armas constante entre seu código e a imprevisibilidade do modelo. A linguagem natural é vaga. “Chame John Smith.” Qual John Smith? : Parsing code gets tangled and hard to debug. Each new agent “skill” means writing more parsing rules. Maintenance complexity Capacidades limitadas: É difícil chamar de forma confiável várias ferramentas ou passar estruturas de dados complexas através de texto simples. : Deixe o modelo retornar JSON (ou outro formato estruturado), e deixe seu sistema lidar com a execução.Isso significa que os LLMs interpretam a intenção do usuário e decidem para fazer, e seu código cuida de Isso acontece, executando a função certa através de uma interface bem definida. Solution O que Como A maioria dos provedores (OpenAI, Google, Anthropic, etc.) agora suportam ou : function calling structured output Você define suas ferramentas como esquemas JSON com um nome, descrição e parâmetros. Cada vez que você ligar para o modelo, você fornece esses esquemas de ferramentas ao lado do prompt. O modelo retorna JSON especificando: (1) a função a ser chamada, (2) Parâmetros de acordo com o esquema Your code validates the JSON and invokes the correct function with those parameters. Opcionalmente, a saída da função pode ser alimentada de volta para o modelo para a geração de resposta final. : As descrições de ferramentas fazem parte da mensagem.Se não estiverem claras, o modelo pode escolher a ferramenta errada.E se o seu modelo não suportar a chamada de função, ou você deseja evitá-la? Important Peça ao modelo para produzir a saída JSON por meio de engenharia instantânea e validá-la com bibliotecas como a Pydantic. Isso funciona bem, mas requer formatação cuidadosa e gestão de erros. : Checklist As respostas são estritamente estruturadas (por exemplo, JSON) As interfaces de ferramentas são definidas com esquemas (JSON Schema ou Pydantic) A saída é validada antes da execução Erros no formato não danificam o sistema (manuseio de erros engraçado) LLM decide qual função chamar, código lida com a execução 6 — Put Control Logic in Code A maioria dos agentes hoje se comportam como chatbots: o usuário diz algo, o agente responde. Problem: Com essa configuração, seu agente não pode: Agir sozinho sem um usuário prompt Execute tarefas em paralelo Plano e sequência de múltiplos passos Retry falhou em passos inteligentemente Trabalhar em segundo plano Tornou-se reativo em vez de proativo. Um que olha para o trabalho à frente, descobre o que fazer a seguir, e avança sem esperar para ser apanhado. What you really want is an agent that thinks like a scheduler Isso significa que seu agente deve ser capaz de: Tome a iniciativa Cadeia de várias etapas juntas Recuperar do fracasso Intercâmbio entre tarefas Keep working, even when no one’s watching O modelo ainda pode ajudar (por exemplo, decidir qual passo vem a seguir), mas o sequenciamento real, retries e lógica de execução deve viver em código. Solution: Isso afasta o seu trabalho de Dois . The model becomes one piece of a broader architecture, not the puppet master. Engenharia rápida system design Let’s break down three ways teams are approaching this shift. 1. Finite State Machine (FSM) O que é: Divida a tarefa em estados discretos com transições definidas. LLM papel: atua dentro de um estado ou ajuda a escolher o próximo. Linear, predictable flows. Best for: Simple, stable, easy to debug. Pros: StateFlow, YAML configs, classic state pattern in code. Tools: 2. Directed Acyclic Graph (DAG) Represent tasks as a graph — nodes are actions, edges are dependencies. What it is: LLM papel: atua como um nó ou ajuda a gerar o gráfico. Melhor para: Fluxos de ramificação, passos paralelos. Flexible, visual, good for partial recomputation. Pros: LangGraph, Trellis, LLMCompiler, or DIY with a graph lib. Tools: 3. Planner + Executor One agent (or model) builds the plan; others execute it step by step. What it is: Big model plans, small ones (or code) execute. LLM role: Modular systems, long chains of reasoning. Best for: Vantagens: Separação de preocupações, escalável, econômico. Ferramentas: Plan-and-Execute da LangChain, ou sua própria arquitetura de planejador/executor. Why This Matters Você ganha controle sobre o comportamento do agente Você pode retrabalhar, depurar e testar passos individuais You can scale parts independently or swap models You make things visible and traceable instead of opaque and magical Checklist O agente segue a estrutura FSM, DAG ou Planner LLM sugere ações, mas não impulsiona o fluxo You can visualize task progression Error handling is baked into the flow logic 7 — Keep a Human in the Loop Even with tools, control flow, and structured outputs, full autonomy is still a myth. LLMs don’t what they’re doing. They can’t be held accountable. And in the real world, they will make the wrong call (sooner or later). Problem: compreensão When agents act alone, you risk: deleting records, messaging the wrong person, sending money to a dead wallet. Irreversible mistakes: : violating policy, law, or basic social norms. Compliance issues Comportamento estranho: saltar passos, alucinar ações, ou simplesmente fazer algo que nenhum ser humano jamais faria. : users won’t rely on something that seems out of control. Broken trust : when it breaks, it’s unclear what went wrong or who owns the mess. No accountability Solution: Bring Humans Into the Loop (HITL) Trate o ser humano como um co-piloto, não como um recuo. , em ou Não tudo deve ser totalmente automático.Às vezes, “Você tem certeza?” é o recurso mais valioso que você pode construir. pausa ask Caminho Ways to Include Humans Portões de aprovação: Ações críticas ou irreversíveis (por exemplo, envio, apagamento, publicação) requerem confirmação humana explícita. When the model’s confidence is low or the situation is ambiguous, route to a human for review. Escalation paths: Allow users to review and edit model responses before they’re sent. Interactive correction: Capture human feedback to improve agent behavior and train models over time (Reinforcement Learning from Human Feedback). Feedback loops: Opções de Override: Permita que os seres humanos interrompam, superem ou reencaminhem o fluxo de trabalho do agente. Checklist Ações sensíveis são confirmadas por um humano antes da execução Existe um caminho claro para escalar decisões complexas ou arriscadas Users can edit or reject agent outputs before they’re final Logs and decisions are reviewable for audit and debugging The agent explains it made a decision (to the extent possible) why 8 - Os erros de alimentação de volta ao contexto Most systems crash or stop when an error happens. For an autonomous agent, that’s a dead end. But blindly ignoring errors or hallucinating around them is just as bad. Problem: What can go wrong: Any failure, whether an external tool error or unexpected LLM output, can break the entire process. Brittleness: Frequent restarts and manual fixes waste time and resources. Inefficiency: Sem aprendizagem: sem consciência de seus próprios erros, o agente não pode melhorar ou se adaptar. Hallucinações: Erros não abordados podem levar a respostas enganosas ou fabricadas. Treat errors as part of the agent’s context. Include them in prompts or memory so the agent can try self-correction and adapt its behavior. Solution: How it works: Capture error messages or failure reasons clearly. Understand the error: Auto-correção: O agente reflete sobre o erro e tenta corrigí-lo: (1) detectando e diagnosticando o problema, (2) ajustando parâmetros, re-formulando solicitações ou trocando ferramentas, (3) retomando a ação com alterações. Contexto de erro: informações detalhadas sobre erros (como instruções ou explicações) ajudam o agente a corrigir-se melhor. Treinamento para auto-correção: Incorporar exemplos de correção de erros em treinamento de modelo para melhorar a resiliência. Escalada humana: Se a auto-correção falhar repetidamente, escale para um humano (ver Princípio 7). Checklist: Errors from previous steps are saved and fed into context Retry logic is implemented with adaptive changes Falhas repetidas desencadeiam um retrocesso à revisão ou intervenção humana 9 — Split Work into Micro-Agents The larger and messier the task, the longer the context window, and the more likely an LLM is to lose the plot. Complex workflows with dozens of steps push the model past its sweet spot, leading to confusion, wasted tokens, and lower accuracy. Problem: Dividir e conquistar. usar , cada um responsável por um trabalho claramente definido. Um orquestrador de nível superior os une. Solution: small, purpose-built agents Why small, focused agents work : shorter windows keep the model sharp. Manageable context one agent, one task, zero ambiguity. Clear ownership: Maior confiabilidade: fluxos mais simples significam menos lugares para se perder. Testes mais fáceis: você pode testar cada agente em isolamento. when something breaks, you know exactly where to look. Faster debugging: There’s no magic formula for when to split logic; it’s part art, part experience, and the boundary will keep shifting as models improve. A good rule of thumb: if you can’t describe an agent’s job in one or two sentences, it’s probably doing too much. Checklist O fluxo de trabalho global é uma série de chamadas de micro-agentes. Each agent can be restarted and tested on its own. You can explain Agent definition in 1–2 sentences. Part 3 – Stabilize Behavior A maioria dos bugs do agente não aparece como erros vermelhos; eles aparecem como saídas estranhas. Uma instrução perdida. Um formato meio seguido. Algo que quase funciona... até que não. That’s because LLMs don’t read minds. They read tokens. A forma como você enquadra solicitações, o que você passa em contexto e como você escreve prompts, tudo isso forma diretamente o resultado. E qualquer erro nessa configuração se torna um bug invisível esperando para surgir mais tarde. . if you’re not careful, every interaction slowly drifts off course Esta seção é sobre apertar esse loop de feedback. Prompts não são cadeias jogáveis, eles são código. Contexto não é magia, é um estado que você gerencia explicitamente. E clareza não é opcional, é a diferença entre comportamento repetível e absurdo criativo. 10 — Treat Prompts as Code Muitos projetos tratam as prompts como cadeias descartáveis: hardcoded em arquivos Python, espalhados por toda a base de código, ou vagamente dumped em Notion. Problem: É difícil encontrar, atualizar ou até mesmo entender o que cada prompt faz Não há controle de versão - nenhuma maneira de rastrear o que mudou, quando ou por quê Optimization becomes guesswork: no feedback loops, no A/B testing E debugando um problema relacionado a prompt parece tentar corrigir um bug em um comentário Eles definem o comportamento. Portanto, gerencie-os como você faria o código real: Solution: Prompts are Separe-os da sua lógica: armazene-os em txt, .md, .yaml, .json ou use motores de modelos como Jinja2 ou BAML with your repo (just like functions) Version them Teste-os: (1) respostas de teste de unidade para formato, palavras-chave, validade JSON, (2) execute avaliações sobre variações prompt, (3) use LLM-as-a-judge ou pontuação heurística para medir o desempenho Se uma mudança pode afetar o comportamento de saída, ela merece um segundo conjunto de olhos. Bonus: Checklist: Prompts vivem fora do seu código (e são claramente nomeados) They’re versioned and diffable São testados ou avaliados Eles passam por revisão quando importa 11 - Engenheiro do Contexto Stack We’ve already tackled LLM forgetfulness by offloading memory and splitting agents by task. But there’s still a deeper challenge: Formatar e fornecer informações para o modelo. Problem: Como A maioria das configurações simplesmente lança uma pilha de papéis: mensagens de conteúdo no prompt e chamá-lo um dia. Burn tokens on redundant metadata Struggle to represent tool chains, states, or multiple knowledge types Não guiar adequadamente o modelo em fluxos complexos And yet, we still expect the model to “just figure it out.” That’s not engineering. That’s vibes. Solution: Engineer the context. Treat the whole input package like a carefully designed interface, because that’s exactly what it is. : Here’s how Possui a pilha completa: Controle o que entra, como é ordenado e onde aparece.Tudo, desde instruções do sistema até documentos recuperados até entradas de memória, deve ser intencional. : Build richer, denser formats. XML-style blocks, compact schemas, compressed tool traces, even Markdown sections for clarity. Go beyond chat format Pense holisticamente: Contexto = tudo o que o modelo vê: prompt, estado de tarefas, decisões anteriores, logs de ferramentas, instruções, até mesmo saídas anteriores. Isso se torna especialmente importante se você estiver otimizando para: packing more meaning into fewer tokens Information density: high performance at low context size Cost efficiency: Segurança: controlar e marcar o que o modelo vê Resiliência a erros: sinalização explícita de casos de borda, problemas conhecidos ou instruções de falha Prompting é apenas metade da batalha. E se você ainda não está fazendo isso, você será quando seu agente crescer. Bottom line: Context engineering 12 — Add Safety Layers Mesmo com prompts sólidos, memória e fluxo de controle, um agente ainda pode sair das trilhas. users (or other systems) slip in instructions that hijack the agent. Prompt injection: Fugas de dados sensíveis: o modelo esvazia PII ou segredos corporativos. unwanted hate speech, spam, or disallowed material. Toxic or malicious content: confident but false answers. Hallucinations: : the agent “gets creative” and does something it should never do. Out-of-scope actions Não há uma solução única que cubra tudo isso. Proteções múltiplas que capturam problemas em todas as fases do ciclo de solicitação/resposta. defense-in-depth Quick Checklist A validação de entrada do usuário está em vigor (frases de jailbreak, verificação de intenção). For factual tasks, answers . must reference RAG context O prompt explicitamente diz ao modelo para ficar com os fatos recuperados. O filtro de saída bloqueia PII ou conteúdo não permitido. As respostas incluem uma citação/link para a fonte. Agent and tools follow the . least privilege As ações críticas são encaminhadas através da aprovação ou monitoramento da HITL. Treat these layers as standard DevOps: log them, test them, and fail safe. That’s how you keep an “autonomous” agent from becoming an uncontrolled liability. Parte 4 - Mantenha-o trabalhando sob carga Na produção, os fracassos raramente acontecem de uma só vez, e muitas vezes você não os percebe imediatamente, às vezes não. Esta seção se concentra em construir a disciplina de engenharia para monitorar seu agente continuamente, garantindo que tudo corra sem problemas. . De registros e rastreamento a testes automatizados, essas práticas tornam o comportamento do seu agente claro e confiável, quer você esteja assistindo ativamente ou focado na construção da próxima descoberta. 13 – Trace o caminho da execução completa : Os agentes inevitavelmente se comportarão mal durante o desenvolvimento, atualizações ou até mesmo operações normais. Debuggar esses problemas pode levar inúmeras horas tentando reproduzir erros e identificar falhas. Se você já implementou princípios-chave como manter o estado fora e compactar erros em contexto, você está à frente. Problem Log toda a jornada da solicitação do usuário através de cada passo do processo de decisão e ação do agente. logs de componentes individuais não são suficientes; você precisa de rastreamento de ponta a ponta cobrindo todos os detalhes. Solution : Why this matters Debugging: Identificar rapidamente onde e por que as coisas erraram. : Spot bottlenecks and improvement opportunities. Analytics Avaliação da qualidade: medir como as mudanças afetam o comportamento. Reprodutibilidade: Recriar qualquer sessão com precisão. Auditoria: Mantenha um registro completo de decisões e ações de agentes. Minimum data to capture Input: solicitação do usuário e parâmetros de etapas anteriores. Estado do agente: variáveis-chave antes de cada passo. Prompt: Prompt completo enviado para o LLM (instruções do sistema, história, contexto). Resultado LLM: Resposta crua antes do processamento. chamada de ferramenta: nome da ferramenta e parâmetros invocados. Resultado da ferramenta: saída da ferramenta ou erro. Decisão do agente: Próximos passos ou respostas selecionadas. Metadados: Timing, informações de modelo, custos, código e versões prompt. Use existing tracing tools where possible: LangSmith, Arize, Weights & Biases, OpenTelemetry, etc. But first, make sure you have the basics covered (see Principle 15). : Checklist Todos os passos são registrados com detalhes completos. Logs ligados por session_id e um step_id. Interface para revisão de cadeias de chamadas completas. Ability to fully reproduce any prompt at any point. 14 - Teste todas as mudanças : Até agora, seu agente pode se sentir pronto para lançar: ele funciona, talvez até exatamente como você queria. Mas como você pode ter certeza de que ele continuará funcionando após as atualizações? Mudanças em código, conjuntos de dados, modelos de base ou prompts podem silenciosamente quebrar a lógica existente ou degradar o desempenho. Métodos de teste tradicionais não cobrem todas as curiosidades dos LLMs: Problem Drift do modelo: desempenho diminui ao longo do tempo sem alterações de código devido a mudanças de modelo ou de dados Prompt fragilidade: pequenos ajustes prompt podem causar grandes mudanças de saída Não-determinismo: os LLMs muitas vezes dão respostas diferentes para a mesma entrada, complicando testes de correspondência exata Erros difíceis de reproduzir: mesmo com entradas fixas, os bugs podem ser difíceis de rastrear O efeito borboleta: mudanças em cascata imprevisivelmente entre sistemas and other LLM-specific risks Hallucinations Adotar uma estratégia de teste completa e multi-camadas, combinando testes clássicos de software com controles de qualidade focados no LLM: Solution Testes de múltiplos níveis: testes unitários para funções/prompts, testes de integração e cenários completos de ponta a ponta Foco na qualidade da saída LLM: relevância, coerência, precisão, estilo e segurança Use conjuntos de dados dourados com saídas esperadas ou intervalos de resultados aceitáveis para verificações de regressão Automatizar testes e integrá-los em pipelines CI/CD Implicar os seres humanos para avaliações críticas ou complexas (human-in-the-loop) Teste iterativo e refinamento de prompts antes da implantação Teste em diferentes níveis: componentes, prompts, cadeias/agentes e fluxos de trabalho completos : Checklist A lógica é modular e minuciosamente testada individualmente e em combinação Qualidade de produção é avaliada com base em dados de referência Os testes cobrem casos comuns, casos de borda, falhas e entradas maliciosas Robustez contra entradas ruidosas ou adversárias é garantida Todas as mudanças passam por testes automatizados e são monitoradas na produção para detectar regressões não observadas 15 - O seu conjunto inteiro Este princípio liga tudo, é uma meta-regra que passa por todos os outros. Today, there are countless tools and frameworks to handle almost any task, which is great for speed and ease of prototyping — but it’s also a trap. Relying too much on framework abstractions often means sacrificing flexibility, control, and sometimes, security. Isso é especialmente importante no desenvolvimento de agentes, onde você precisa gerenciar: A imprevisibilidade inerente dos LLMs Lógica complexa em torno de transições e auto-correção A necessidade de seu sistema se adaptar e evoluir sem reescrever tarefas principais Isso pode acelerar o protótipo, mas torna o desenvolvimento a longo prazo mais difícil de gerenciar e personalizar. Frameworks often invert control Many principles you’ve seen can be implemented with off-the-shelf tools. But sometimes, building the core logic explicitly takes similar effort and gives you far better transparency, control, and adaptability. Por outro lado, ir totalmente personalizado e reescrever tudo do zero é sobre-engenharia, e igualmente arriscado. A chave é Como engenheiro, você conscientemente decide quando depender de frameworks e quando assumir o controle total, compreendendo plenamente os compromissos envolvidos. equilíbrio A paisagem de ferramentas de IA ainda está evoluindo rapidamente.Muitas ferramentas atuais foram construídas antes que os padrões se solidificassem.Eles podem se tornar obsoletos amanhã - mas as escolhas arquitetônicas que você faz agora permanecerão por muito mais tempo. Remember CONCLUSÃO Construir um agente de LLM não é apenas chamar APIs mais. é sobre projetar um sistema que possa lidar com a confusão do mundo real: erros, estado, limites de contexto, entradas inesperadas e requisitos em evolução. Os 15 princípios que cobrimos não são teoria, eles são lições testadas na batalha das tranches.Eles ajudarão você a transformar scripts frágeis em agentes estáveis, escaláveis e mantidos que não quebram o momento em que usuários reais aparecem. Cada princípio merece consideração para ver se ele se encaixa no seu projeto. No final, é o seu projeto, seus objetivos e sua criação. Mas lembre-se: o LLM é poderoso, mas é apenas uma parte de um sistema complexo. Se você tirar uma coisa, deixe-a ser esta: Porque essa é a única maneira de ir de “wow, ele respondeu!” para “sim, ele continua funcionando”. slow down, build solid foundations, and plan for the long hau Continue iterando, testando e aprendendo.E não se esqueça, os seres humanos no loop não são um retrocesso, eles mantêm seu agente fundamentado e eficaz. This isn’t the end. It’s just the start of building agents that actually deliver. Você está lutando para crescer seu público como um profissional de tecnologia? The Tech Audience Accelerator is the go-to newsletter for tech creators serious about growing their audience. You’ll get the proven frameworks, templates, and tactics behind my 30M+ impressions (and counting). https://techaudienceaccelerator.substack.com/embed?source=post_page-----e58139d80299---------------------------------------&embedable=true