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Eu construo agentes de IA: Meu percurso além da engenharia de prompts

Olá a todos, aqui é Alex do agntai.net. Hoje é 25 de março de 2026, e eu recentemente refleti sobre algo fundamental: como nós *construímos* realmente esses agentes de IA. Não apenas as partes brilhantes dos LLM, mas toda a estrutura caótica que lhes permite fazer qualquer coisa útil no mundo real. Nós superamos a fase em que “a engenharia de prompts é tudo”

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Estou agora lidando com meus implantes de agentes AI desordenados.

De acordo, amigos, Alex Petrov aqui, de volta ao agntai.net. Estamos em março de 2026, e se você é como eu, seus canais Slack e seus feeds do Twitter estão efervescentes com discussões sobre agentes de IA. Não apenas os abstratos “E se?”, mas os muito reais e muito complicados “Como fazer” para que essas coisas realmente façam algo útil sem

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Comment parar de avaliar mal os agentes: Segredos de avaliação

A angústia de avaliar os agentes de maneira incorreta

Você conhece esse sentimento dilacerante quando implanta um sistema de agente aparentemente perfeito, apenas para vê-lo desmoronar em um cenário ao vivo? Eu também já enfrentei isso muitas vezes. É como investir em um hamster para defender sua fortaleza. Inútil. Lembro-me de que em outubro de 2022, eu implantei

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Tarificação do Haystack em 2026: Os custos que ninguém menciona

Após 4 meses equilibrando o Haystack em um projeto de pesquisa de média escala: a constatação é a seguinte, “os preços do Haystack parecem baixos, mas os custos ocultos vão esvaziar seus bolsos mais rápido do que você imagina.”

Permita-me ir direto ao ponto antes que você sonhe com arquiteturas: o modelo de precificação do Haystack é mais confuso do que um intercambiador de ruas. O framework open-source deepset-ai/haystack em si é

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