Um guia prático para construir agentes de IA modernos: integrando os conceitos e a sabedoria de engenharia do Anthropic, GitHub e Docker. Principal anthropic.com/engineering/ef…e design (da Anthropic) —"Rejeite o excesso de design, comece com um fluxo de trabalho simples" Arnês eficazes para agentes de longa duração https://t.co/rPsI6NMUVs 1. O fluxo de trabalho vem primeiro, depois o agente: • Não tente construir uma IA onisciente, onipotente e completamente autônoma logo de início. Lição: A maioria das necessidades de negócios requer apenas fluxos de trabalho determinísticos. Por exemplo, "primeiro pesquisar, depois resumir e, finalmente, enviar um e-mail" é uma linha reta. Somente quando o caminho é incerto e a IA precisa tomar suas próprias decisões ("Devo pesquisar ou responder diretamente?") é que ela pode ser chamada de Agente. 2. Energia Simples: O artigo enfatiza o uso de padrões composíveis em vez de estruturas complexas. • Modo recomendado: • Encadeamento de instruções: Divida a tarefa em partes menores e alimente a IA passo a passo. • Orquestrador-Trabalhadores: Uma IA é responsável por atribuir tarefas, e várias IAs são responsáveis por realizar o trabalho propriamente dito. • Avaliador-Otimizador: Uma IA escreve o código, e outra IA é responsável por encontrar falhas e fazer correções. Ponto-chave 2: Infraestrutura (do Docker) —"Dê à IA um 'lar' seguro e uma 'mão' unificada" Docker + E2B: Construindo o futuro da IA confiável https://t.co/WHYQxIplPD Se o LLM é o cérebro, então o Docker está se tornando o corpo e os membros dos agentes de IA. O artigo enfatiza dois novos papéis para o Docker na era dos agentes: 1. Interface de Ferramenta Padronizada (MCP): Anteriormente, quando a IA precisava se conectar a bancos de dados ou ao Google Agenda, cada empresa tinha métodos diferentes para fazê-lo. Lição: O Docker está promovendo fortemente o MCP (Model Context Protocol). Este é um padrão universal que permite que a IA se conecte a ferramentas externas como um cabo USB — plug and play. Você não precisa reescrever o código para cada ferramenta; basta usar o serviço MCP padronizado. 2. Sandboxing: • O agente precisa executar código e ler e gravar arquivos, portanto, executá-lo diretamente no seu computador é muito perigoso (pode excluir arquivos acidentalmente). • Lição: Use contêineres Docker para fornecer um ambiente isolado para o agente. O agente pode experimentar livremente, instalar software e executar código dentro dele. Mesmo que algo dê errado, basta excluir o contêiner sem afetar a máquina host. Ponto de vista principal 3: Interação e implementação (do GitHub) —"O contexto é tudo" Como escrever um ótimo agente.md: Lições de mais de 2.500 repositórios https://t.co/rRZMyQtaD8 O GitHub demonstra como os agentes podem realmente se integrar ao trabalho por meio do Copilot Workspace. 1. Percepção do ambiente: Um bom agente não pode simplesmente ler uma frase sua; ele precisa entender o seu "mundo inteiro". Lição: Semelhante ao recurso @workspace do GitHub Copilot, o agente precisa entender todo o repositório do projeto, a estrutura de arquivos e as dependências. A chave para construir o agente está em alimentar a IA com essas informações de contexto de forma eficiente. 2. Colaboração entre humanos e máquinas, não substituição: A experiência do GitHub demonstra que um agente não deve ser uma caixa preta; ele deve ser um parceiro transparente. • Lição: Permite que os usuários vejam o plano do Agente e intervenham e corrijam durante a execução da tarefa do Agente. Resumo: Como construir um agente de IA moderno? • Cérebro: Use os padrões simples defendidos pela abordagem Anthropic (como o padrão Commander) e não se deixe enganar por estruturas complexas de Agentes. • Corpo: Utilize contêineres Docker para executar o Agente para garantir a segurança; utilize o protocolo MCP para conectar as ferramentas e garantir a universalidade. • Soul: Assim como o GitHub, valoriza o contexto, permitindo que o agente entenda o panorama geral do negócio, e não apenas responda a perguntas. Resumidamente: O desenvolvimento de agentes de IA já ultrapassou o estágio rudimentar de "nem sequer saber como escrever um prompt" e está entrando em um estágio maduro de padronização (Docker/MCP), criação de padrões (Padrões Antrópicos) e engenharia (Contexto do GitHub). Endereço do blog:
