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Quando um agente pode agir demais, o risco não é apenas vazamento ou abuso. Ele também fica ruim de operar: executa trabalho fora de escopo, repete ações, gasta orçamento e falha sem caminho claro de volta.
O volume de código está crescendo mais rápido do que a capacidade humana de revisar. O problema não é usar IA, é fingir que review continua com o mesmo custo.
O agente deixou de ser o produto inteiro. O próximo salto está na camada acima: memória entre sessões, coordenação entre agentes, contexto entre repositórios e otimização automática do próprio harness.
O agente genérico parece simples até virar um contexto gigante com ferramentas demais, permissões demais e custo demais. Agentes de domínio específico trocam esse acúmulo por composição, fronteiras claras e execução mais barata.
Seu agente mandou bem na demo e todo mundo achou incrível. Mas como você sabe que ele realmente funciona? Se a resposta for 'a gente testou e pareceu bom', você está operando no modo vibes. E vibes não escalam.
Agentes autônomos podem transformar uma tarefa trivial em um buraco negro financeiro porque o consumo de tokens é massivo, estocástico e difícil de prever.
O ritmo do desenvolvimento de software sofreu uma compressão sem precedentes. O que até pouco tempo era simplesmente "programar", hoje ganha a alcunha de trad coding (codificação tradicional), um proc
Em Go, o context.Context é o mecanismo padrão para propagar cancelamento, deadlines e valores entre Goroutines e chamadas de função. A regra geral é simples: sempre passe o contexto para frente. Mas e
Você já deve ter passado por isso: em um momento, o GPT ou o Claude resolve um problema complexo de código em segundos; no momento seguinte, a mesma IA esquece o contexto básico ou inventa uma informa
Se você acompanha o ecossistema do GitHub Copilot, provavelmente já ouviu falar dos arquivos *.agent.md. Eles são legais para coisas simples, basicamente um prompt turbinado que roda dentro do Copilot