A engenharia de IA deve ter dois fluxos de trabalho principais. 0% -> 80%: Construindo um protótipo de demonstração 80% -> 100%: Fornecendo agentes inteligentes de nível de produção Etapa de prototipagem para demonstração: Esta etapa normalmente utiliza linguagens como Python ou TypeScript para construir protótipos rapidamente, incluindo interfaces de chat predefinidas. Essa abordagem é adequada para validar ideias rapidamente, mas frequentemente resulta em código "único" que ignora as complexidades da implementação real. • Fase do Agente de Produção: Esta fase envolve elementos mais complexos, como interfaces front-end aprimoradas, integração segura de ferramentas, gerenciamento de contexto, sistemas de observabilidade e linguagens de nível empresarial como Java ou Golang. Esta fase geralmente requer refatoração devido a gargalos de desempenho ou à necessidade de integração com bases de código existentes. Os protótipos de demonstração ainda desempenham um papel importante na validação inicial. No entanto, com o auxílio de ferramentas como ChatGPT + MCP, Claude Code + arquivos ou Lovable e v0, as equipes não precisam gastar meses desenvolvendo código descartável. Isso economiza recursos de engenharia, permitindo que se concentrem no desenvolvimento de agentes de nível de produção que realmente impulsionem o produto. No contexto do rápido desenvolvimento de IA e da iteração eficiente, acelerar a prototipagem com ferramentas de baixo custo e focar na engenharia essencial torna-se ainda mais importante.
