Tudo bem, pessoal, Alex Petrov aqui, de volta ao agntai.net. Estamos em março de 2026, e se você é como eu, seus canais do Slack e feeds do Twitter estão absolutamente agitados com discussões sobre agentes de IA. Não apenas os abstratos “e se”, mas os muito reais e bagunçados “como fazer” para fazer essas coisas realmente realizarem algo útil sem
Avaliação de Agentes: Por Que a Maioria das Práticas Me Deixa Louco Ah, homem, se eu tivesse um dólar para cada vez que eu quisesse […]
Depois de 4 meses lutando com o Haystack em um projeto de busca de média escala: a manchete é, “Os preços do Haystack parecem baratos, mas os custos ocultos esvaziarão seus bolsos mais rápido do que você imagina.”
Deixe-me ir direto ao ponto antes que você sonhe com arquiteturas: o modelo de preços do Haystack é mais confuso do que um viaduto de espaguete. O framework open-source deepset-ai/haystack em si é
“`html Eu Também Cometi Crimes Arquiteturais de Agentes Olha, eu vou admitir. Eu cometi alguns crimes hediondos contra a arquitetura
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Tudo bem, pessoal, Alex Petrov aqui, diretamente da luta com um LLM-as-a-brain particularmente teimoso para um novo projeto de agente. E isso, meus amigos, nos leva ao tópico de hoje. Não estamos falando apenas sobre agentes; estamos mergulhando fundo em algo que já vi desviar até mesmo equipes experientes: a arte e a ciência de gerenciamento de estado em IA complexa.
Oí pessoal, Alex aqui, de volta ao agntai.net. É 23 de março de 2026 e eu tenho enfrentado um problema específico ultimamente que acho que muitos de vocês que estão construindo agentes de IA provavelmente estão enfrentando: como evitar que a memória de longo prazo do seu agente se torne uma bagunça inflada, lenta e, em última análise, inútil?
Todos nós já estivemos lá. Você começa
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