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Tecnologia, código, experimentos e algumas opiniões não solicitadas.
Askeladd, Scar e Pain são antagonistas com motivação compreensível, e é exatamente essa compreensão que torna o conflito das suas histórias mais difícil de resolver com uma opinião simples.
Amazon Bedrock dá acesso gerenciado a modelos de diferentes provedores, incluindo Claude, pela mesma API Converse, sem precisar gerenciar infraestrutura de inferência.
RAG é a diferença entre fazer prova de memória e fazer prova de consulta: em vez de confiar só no que o modelo decorou no treino, ele busca informação relevante antes de responder.
Existe uma diferença real entre uma agenda cheia e um trabalho que realmente importa, e confundir as duas coisas é fácil demais quando ocupação vira sinônimo de valor.
Um pipeline RAG em .NET é uma sequência concreta de etapas: ingerir texto, gerar embedding, guardar num vector store, buscar por similaridade e injetar o resultado no prompt antes de gerar a resposta.
MMLU, GSM8K e HumanEval dizem alguma coisa sobre um modelo, mas não dizem se ele resolve bem a tarefa específica da sua aplicação. Contaminação de dado e saturação de benchmark explicam por quê.
MCP não compete com REST ou gRPC. Ele consome e envolve APIs já existentes para traduzir contexto e ação para um modelo de linguagem, numa camada diferente da que a API resolve.
Supervisor, Router e Workers é uma arquitetura clássica para sistemas multi-agente: o Router encaminha, os Workers executam e o Supervisor avalia se a entrega realmente resolveu o problema.
Retry sem critério pode sobrecarregar um serviço já instável. Polly v8 no .NET oferece Circuit Breaker, Timeout e Fallback como parte da mesma pipeline de resiliência.
Orquestrar agentes de IA pode ser determinístico, com código definindo cada etapa, ou dinâmico, com um agente principal decidindo o próximo passo. A escolha muda tudo na hora de depurar.