Guia de engenharia de AI Agents
24 posts nesta série
Um caminho de engenharia para arquitetura de agentes, segurança, tool calling, memória, orquestração multiagente, avaliação e recuperação.
Guia de Agent Sandbox: como executar código de IA com segurança
Entenda como montar um sandbox para AI Agents, compare Docker, gVisor e Firecracker e veja um guia completo de implantação, do desenvolvimento local a clusters Kubernetes.
Arquitetura de agentes de IA: guia prático de design e implementação
Compare ReAct, Plan-and-Execute e Multi-Agent, conheça cinco modelos de orquestração e implemente um agente com o Claude Agent SDK.
Como projetar a memória de um Agent: da sessão à memória de longo prazo
Crie um sistema de memória para Agents: escolha quatro tipos de memória, implemente um pipeline em cinco etapas, compare Mem0, Zep e LangMem e reduza custos.
Gerenciamento de memória em agentes de IA: memória de longo prazo e governança do conhecimento
Uma análise aprofundada dos sistemas de memória para agentes de IA: três tipos de memória, uma arquitetura cognitiva em quatro camadas e a comparação de seis frameworks. De Mem0 a Letta, de bancos vetoriais a grafos de conhecimento, veja como resolver a amnésia dos agentes e a deterioração do contexto.
Chamadas de ferramentas em agentes: faça a IA acessar APIs e serviços externos
De Function Calling a MCP, entenda como funcionam as chamadas de ferramentas no Claude e na OpenAI, com exemplos completos de código e boas práticas para criar agentes de IA capazes de acessar APIs
Computer-Use Agent: deixe a IA operar seu computador
Uma análise completa da tecnologia Claude Computer Use, dos fundamentos à prática. Inclui implantação com Docker, exemplos de código, análise de concorrentes e boas práticas de segurança para você entender a automação de computadores com IA
Colaboração entre múltiplos agentes na prática: guia para escolher entre 4 padrões de arquitetura
Conheça os 4 principais padrões de arquitetura para sistemas multiagente, de Subagents a Router, com implementação em LangGraph e dicas de otimização para produção.
Design da cadeia de ferramentas de AI Agent: de ferramentas isoladas a um ecossistema
Guia completo sobre design da cadeia de ferramentas de AI Agent, do protocolo MCP à escolha de frameworks como LangChain, CrewAI e AutoGen, com práticas para adoção empresarial.
Gerenciamento de estado no LangGraph na prática: checkpoint, thread state e recuperação de falhas
Guia prático de gerenciamento de estado no LangGraph em 2026: entenda checkpoint, thread state, recuperação de falhas, comparação com AutoGen e monitoramento para projetar uma arquitetura de agentes resiliente e pronta para produção.
LangGraph multi-agent na prática: modo Supervisor e distribuição de tarefas
Entenda a arquitetura do modo Supervisor no LangGraph e aprenda, com um caso Research + Writing, como distribuir tarefas e coordenar múltiplos agentes com código executável.
LangGraph vs AutoGen em rastreamento de estado: checkpoints, recuperação de timeout e decisão técnica
Comparativo aprofundado de rastreamento de estado entre LangGraph e AutoGen: 12 dimensões para avaliar Checkpoint, recuperação de timeout e suporte distribuído, com caso real, árvore de decisão e código executável para escolher o framework de Agent mais adequado.
Saída estruturada de LLM: JSON Schema obrigatório e confiabilidade em chamadas de ferramentas
Guia completo de produção para saída estruturada de LLM: da validação obrigatória com JSON Schema à confiabilidade em chamadas de ferramentas. Compara OpenAI, Claude e Gemini, traz modelos práticos em Python/TypeScript e mostra uma arquitetura de três camadas para garantir conformidade de formato.
Benchmark de avaliação de agentes: guia prático de AgentBench a DeepEval
Guia sobre benchmarks de avaliação e testes de desempenho para agentes, comparando AgentBench, WebArena, τ-Bench e outros, com avaliação por componentes no DeepEval e exemplos de código.
Como avaliar a capacidade de planejamento de Agents: profundidade de raciocínio, decomposição de tarefas e autocorreção
Como avaliar a capacidade de planejamento de Agents? Este guia detalha métodos para medir profundidade de raciocínio, decomposição de tarefas e autocorreção, compara benchmarks como AgentBench, ToolBench e ACPBench, e traz um roteiro prático de avaliação.
Monitoramento, alertas e recuperação de AI Agent: da arquitetura de logs à máquina de estados
Seu AI Agent falha em produção e você não consegue investigar? Veja uma prática completa, dos logs à máquina de estados, para criar monitoramento e alertas de nível produtivo.
Arquitetura do DeepAgents: ferramentas de planejamento, subagentes e sistema de arquivos
Análise da arquitetura de quatro pilares do DeepAgents: Planning Tools, Sub-agents, File System e System Prompts, com comparação com LangGraph, AutoGen e outros frameworks, exemplos práticos de código e melhores práticas
Engenharia de agentes de IA em 2026: como escolher entre LangGraph e OpenAI Agents SDK
Uma comparação orientada à produção entre LangGraph, OpenAI Agents SDK, AutoGen, CrewAI e Temporal em estado, ferramentas, HITL, guardrails, evals, observabilidade e deploy.
Context engineering para agentes de IA: como separar System Prompt, Memory, Tools e Files
Um guia prático para dividir o contexto de um agente entre system prompt, regras de desenvolvimento, memory, files, retrieval, tool schema, runtime state e output contract, evitando perda de regras em execuções longas.
Design de agentes human-in-the-loop: quais etapas precisam de aprovação humana
Guia prático para definir pontos de aprovação em agentes de IA: ações automáticas, pausas obrigatórias, approve/reject/resume, timeouts, compensação e logs de auditoria.
Controle de custos em agentes de IA: roteamento de modelos, orçamento de ferramentas, cache e retries
Guia prático para controlar custos de agentes de IA com objetos de orçamento, roteamento de modelos, limites de chamadas de ferramentas, Prompt Caching, Batch/Flex, circuit breakers, logs de custo e alertas.
Modelo de permissões para agentes de IA: identidade do usuário, permissões de ferramentas, auditoria e isolamento de secrets
Antes de conectar um agente de IA a ferramentas reais, desenhe o modelo de permissões: mapeamento de identidade, service accounts, per-tool permission, scopes, secret vault, rotação de chaves, approval policy, data boundary e audit log.
Design de máquina de estados para agentes de IA: por que workflows complexos não podem depender só do prompt
Guia prático para criar workflows de agentes de IA recuperáveis com state, event, guard, action, checkpoint, retry, compensation, approval pause e terminal state, sem guardar o progresso apenas no prompt.
Como criar um dataset de avaliação de agentes: tarefas reais, trajetórias e testes de regressão
Não dependa só de benchmarks públicos. Este guia mostra como transformar tarefas reais de agentes, traces, tool calls, eventos de estado, feedback humano e casos de falha em um eval dataset para testes de regressão e release gates.
Checklist de produção para agentes de IA: logs, monitoramento, alertas, rollback e canary release
Uma checklist prática para levar agentes de IA à produção: traces, tool calls, guardrails, HITL, eval regression, orçamento de custo, secrets, monitoramento canary, rollback e feature flags.
