Um agente parece simples até precisar explicar como chegou a uma resposta, controlar custo e se recuperar de uma falha.
O artigo Building an Advanced Agentic Harness, da Data For Science, usa uma boa metáfora: há diferença entre um piloto isolado e uma operação aérea. O modelo continua tomando decisões em cada passo; o harness é a estrutura que torna o sistema observável e controlável.
A proposta combina alguns blocos que merecem atenção:
- Ferramentas tipadas para validar argumentos antes de chamadas caras ou com efeitos externos.
- Um plano em DAG para explicitar dependências e liberar tarefas independentes para execução paralela.
- Memória em camadas com recuperação seletiva e limite claro de contexto.
- Orçamento e rastreamento para enxergar custo, concorrência, falhas e decisões.
- Verificação para não tratar uma resposta plausível como tarefa concluída.
O ponto não é montar a maior arquitetura possível. É fazer o agente parar, checar, registrar evidências e voltar a um caminho seguro quando algo sai do esperado.
Para quem está saindo de um loop de ferramenta e resposta, esse fluxograma ajuda a separar o que é raciocínio do modelo do que deve ser responsabilidade da engenharia ao redor dele.
Leitura que inspirou esta análise: Data For Science — Building an Advanced Agentic Harness.
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