RAG morreu? O que a medição diz sobre contexto longo e recuperação
Contexto longo acertou 73,1% contra 65,4% do RAG, a 26 vezes o custo por consulta. A fronteira medida, e por que a resposta certa é rotear.
- rag
- contexto longo
Página 3 de 6
Todos os posts
MCP, A2A e WebMCP: o mapa dos protocolos de agente em 2026
MCP conecta a ferramenta, A2A conecta agentes, WebMCP conecta o site. O que cada um resolve, o estado real de cada um e o que nenhum expressa.
- mcp
- a2a
Context engineering: os quatro pilares e por que a janela cheia atrapalha
Em 18 modelos testados, o desempenho cai conforme a entrada cresce, antes de a janela encher. Os quatro pilares para manter o contexto pequeno.
- context engineering
- context rot
Memória de agente: o que guardar, o que esquecer e como não repetir o erro
Memória cortou os passos de 20 para 5 num estudo da Databricks. E fez o agente repetir o próprio erro com mais confiança. O que guardar e o que apagar.
- memória de agente
- context engineering
Evals para agentes: como testar o que não tem resposta certa
89% das equipes instrumentaram os agentes e só 52% avaliam. Como montar conjunto de teste, escolher limiar e colocar o portão no CI sem falso alarme.
- evals
- avaliação de llm
LLM como juiz: quando a nota merece confiança
Juiz LLM concorda com humanos tanto quanto humanos entre si. E erra de formas medidas: só o rótulo de autoria move a nota em 0,43 ponto.
- llm as a judge
- avaliação de llm
Guardrails para agentes: onde travar antes de ele agir
Das falhas documentadas de agentes, 40 em 52 eram evitáveis por camadas do harness. Onde colocar a trava e por que classificador não basta.
- guardrails
- segurança de agentes
Observabilidade de agente: como instrumentar o que não se reproduz
Bug de agente não se reproduz: o rastro precisa existir antes do erro. A árvore de spans, os atributos do OpenTelemetry e o que ainda muda.
- observabilidade
- opentelemetry
Design de ferramentas para agentes: o que ele consegue usar de verdade
Com 10 ferramentas o agente acerta tudo; com 107 ele falha por completo. Como desenhar ferramentas que um agente usa bem, com antes e depois.
- design de ferramentas
- mcp
Loop de verificação: por que o agente não consegue revisar o próprio trabalho
Perguntar "tem certeza?" faz o modelo trocar de resposta em 46% dos casos e perder 17 pontos. O gargalo é achar o erro, não consertar.
- loop de verificação
- autocorreção
Harness engineering: o que separa um agente de demo de um agente de produção
Harness engineering explicado: por que a LangChain subiu 25 posições sem trocar de modelo, as cinco camadas e o que decide numa tarefa longa.
- harness engineering
- agentes de ia
OWASP Top 10 para agentes: as dez ameaças de 2026, e o que já aconteceu com cada uma
A lista oficial do OWASP Top 10 para agentes de IA, de ASI01 a ASI10, com o incidente real e datado que já explorou cada um dos dez riscos.
- owasp
- segurança de agentes