80% dos Agentes de IA
Falham em Produção.
De POC a Produção em 90 dias. Arquiteturas validadas (Klarna, Walmart) e mitigação de loops, alucinações e falhas de segurança.
Estatísticas confirmadas por:
Os Números Não Mentem
A transição de POC para produção é o "Vale da Morte" dos agentes de IA.
Modos de Falha Comuns
Por que seus agentes funcionam no playground mas quebram na vida real.
Loops Infinitos
Agentes presos em ciclos de execução repetitivos (LangGraph RecursionError), queimando tokens e travando pipelines.
Alucinações Críticas
Taxas de 43-67% em healthcare e jurídico. Modelos 34% mais confiantes ao errar.
Perda de Contexto
Performance cai >30% no meio do contexto. 'Lost in the Middle' destrói a memória de longo prazo.
Prompt Injection
Vulnerabilidade #1. Agentes executando 'rm -rf' ou vazando dados sensíveis via RAG poisoning.
Engenharia de Verdade,
Não Apenas Prompts
Pare de tentar "falar" com o modelo até ele funcionar. Construa sistemas resilientes.
Aula 1: O Diagnóstico
- Taxonomia de falhas em produção (2024-2025)
- Por que 95% dos Pilots morrem
- Análise de casos reais (Air Canada, DPD)
- Métricas de vaidade vs. Métricas reais
Aula 2: A Arquitetura Que Funciona
- Routing, Orchestrator & Evaluator Patterns
- Estratégias de Caching & Latência
- Guardrails e Safety Mechanisms
- Stack de produção recomendada (LangGraph, etc)
Aula 3: Framework de 90 Dias
- Do Zero ao Deploy: Cronograma sprint-a-sprint
- Wizard of Oz validation
- Human-in-the-Loop em escala
- Checklist de Production-Readiness
O Que Diferencia os 5% Que Funcionam
Enquanto 95% estagnam, empresas como Klarna e Walmart geram ROI massivo. O segredo não é o modelo — é a arquitetura e a metodologia.
Equivalente a 700 agentes full-time. Tempo de resolução de 11 min para 2 min.
Em negociações completamente autônomas com fornecedores.
Arthur Brenno
Atuo na área de IA Generativa há 2 anos. Tenho desenvolvido e colaborado ativamente para o lançamento de 18 agentes que estão rodando em produção hoje, em um Ambiente Virtual de Aprendizagem de larga escala.
Minha jornada técnica é marcada pela construção de frameworks. Comecei com LangChain 0.2.0, migrei para LlamaIndex, e evoluí para criar sistemas próprios como o Intellibricks, Agentle (inspirado no pydanticAI) e agora o Agentle4j para o ecossistema Java.
Hoje, minha obsessão é monitorar agentes, mensurar custos e otimizar fluxos de trabalho complexos com arquiteturas multi-agente resilientes.
Também sou apaixonado por competitividade e inovação. Participei de diversos Hackathons e Ideathons, com destaque para o Hacklab FNESP, transformando ideias em protótipos funcionais em tempo recorde.
