Tech: arquitetura, BI, governança
Sub-agente é uma instância filha que o agente principal invoca pra delegar tarefa com contexto isolado. Permite paralelismo, proteção do contexto principal e especialização.
Skill é um artefato (geralmente arquivo .md) que estende um agente com instruções, contexto e ferramentas pra uma tarefa específica. Conceito multi-fornecedor: Claude, Gemini, Codex e Cursor têm equivalentes.
Agent harness é a infraestrutura que envolve o LLM e o transforma em agente. Loop de execução, gerenciamento de contexto, ferramentas, prompts e memória. Sem harness, é chatbot.
Multi-agent é orquestração de vários agentes especializados que se comunicam pra resolver tarefa complexa. Vale com paralelismo real e papéis claros. Vira teatro quando substitui um agente único bem desenhado.
RAG entrega conhecimento atualizável e auditável. Fine-tuning entrega estilo, formato e domínio com vocabulário próprio. Decisão arquitetural com efeito direto em custo.
Agente de IA executa fluxo de trabalho com autonomia. Decompõe objetivo em passos, chama ferramentas e itera até concluir, esgotar orçamento ou parar.
IA generativa tem limitações estruturais que importam pra decisão de uso na empresa: tempo real, cálculo, regulação, privacidade e reprodutibilidade.
LGPD aplica-se integralmente a projetos de IA que tratam dado pessoal. Decisão automatizada, base legal, anonimização e governança pedem desenho específico.
IA generativa em atendimento gera ganho real em FAQ, triagem e sumarização. Falha em decisão regulada, retenção crítica e escalada de risco.
RAG combina busca semântica em base interna com geração de texto. Forma mais barata e auditável de fazer IA usar conhecimento da empresa.
Alucinação não é bug, é como o modelo funciona. Saída plausível sem suporte factual, com confiança alta. Mitigação está no desenho do processo.
Projeto de dados é esforço temporário. Data product é responsabilidade contínua sobre usuário, responsável, adoção, qualidade e valor.
Dashboard organiza informação, mas decisão exige owner, contexto, métrica, ação possível e consequência acompanhada.
Data Governance define responsabilidades, semântica, qualidade e contratos para tornar confiança em dados operacional.
Data product é um ativo de dados com usuário, decisão-alvo, responsável, qualidade, adoção e ciclo de vida explícito.
Flow, Health e Impact organiza métricas por horizonte para não misturar bloqueio operacional, sustentabilidade e valor de negócio.
Data Mesh distribui responsabilidade por domínio, mas só funciona quando autonomia local, plataforma e governança evoluem juntas.
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