O que aprender, construir e evitar em Agentes de IA (2026)
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TL;DR
Uma análise estratégica profunda sobre o desenvolvimento de agentes de IA, focando em primitivas duráveis como engenharia de contexto e MCP, enquanto aconselha desenvolvedores a evitar frameworks movidos por hype em favor de avaliação robusta e sandboxing.
Você está lendo a tradução em PORTUGUÊS
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