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Architecture Studies· 7
PlaybookPlaybook: 5 Mudanças em Arquitetura de IA — e o que fazer com cada umaO que era avançado em 2025 virou default em 2026: o gargalo saiu do prompt, agentes foram para produção gerenciada, MCP padronizou ferramentas, segurança virou multicamadas e FinOps de token entrou na pauta. Este playbook mapeia cada mudança com o que fazer de concreto — para quem constrói sistemas, não demos.Abrir TeardownTeardown: Frontier Agents para Segurança e DevOps na AWSUma análise técnica aprofundada da arquitetura por trás dos agentes autônomos de frontier da AWS para pentest sob demanda e resolução de incidentes em cloud operations. Avaliamos isolamento, escopo de ação, aprovação humana, rollback e os riscos operacionais reais que emergem quando você coloca um LLM no loop de controle de infraestrutura.Abrir PlaybookPlaybook: FinOps de GenAI — cortar o custo de um agente sem perder qualidadeAgentes de GenAI em produção acumulam custo em lugares que os dashboards padrão não mostram: tokens de entrada inflados, loops sem critério de parada, retries silenciosos e modelos caros em tarefas triviais. Este playbook apresenta as seis alavancas de otimização — com ordem de execução, tabela de impacto e os anti-padrões que transformam economia em regressão de qualidade.Abrir PlaybookPlaybook: Multi-agente — quando 1 basta e quando você precisa orquestrarCada agente adicional dobra custo, latência e superfície de erro. Este playbook oferece critério cirúrgico para decidir entre agente único, supervisor, pipeline e debate — com tabelas de decisão, topologias visuais e as armadilhas que destroem sistemas multi-agente em produção.Abrir PlaybookPlaybook: Um Agente de IA de Produção na AWS em 7 PassosNoventa por cento dos agentes de IA morrem no notebook. Este playbook cobre os 7 passos que separam um protótipo funcional de um agente confiável em produção na AWS — do trigger ao guardrail, passando por topologia de loop, ferramentas com menor privilégio, verifier externo e orçamento de execução. Opinioso, concreto e baseado nas primitivas reais do Amazon Bedrock AgentCore.Abrir PlaybookPlaybook: do Prompt ao Pipeline — os 5 Estágios de um Agente ConfiávelUm agente não nasce confiável — ele é construído estágio a estágio, do prompt simples ao sistema operável com observabilidade, guardrails e auditoria. Este playbook mapeia cada estágio, o que você ganha, o que você arrisca, e quando parar de subir a escada. O gargalo não é o prompt; é o sistema em volta.Abrir PlaybookPlaybook: IA, ML, Deep Learning, LLM e Agentes — o Mapa para Decidir a Ferramenta CertaUm guia prático em camadas para engenheiros e arquitetos que precisam parar de usar 'vamos de LLM' como resposta padrão. O mapa correto é IA → ML → Deep Learning → GenAI/LLM → Agentes, cada camada um subconjunto da anterior — não sinônimos. A pergunta certa nunca é 'qual modelo?', é 'qual a ferramenta mais simples que resolve bem?'.Abrir 