Claude Code, Codex e Cursor servem fluxos diferentes. Gosto de olhar menos para a ferramenta da moda e mais para o tipo de projeto: terminal, editor, contexto grande ou tarefa menor. A revisão técnica continua sendo sua.
Quando um time usa IA o dia inteiro, o custo aparece no acúmulo de contexto e nas chamadas repetidas. A assinatura mensal engana um pouco, porque o gasto cresce no uso real: agent lendo arquivo demais, tarefa mal dividida e automação sem medição.
A IA ajuda muito a tirar um MVP do papel. Você consegue validar uma ideia em horas, montar uma primeira versão e enxergar o fluxo funcionando. Só que essa etapa inicial nunca foi a parte mais difícil de um sistema.
Passei ontem sete horas seguidas numa sessão com meu agente Hermes. O objetivo era refinar o pipeline de geração de conteúdo até ele funcionar de forma autônoma. Não foi um hackathon hype, foi iteração pura: ajuste de skill, correção de prompt, tentativa que falhou, ajuste, nova tentativa.
Hoje pedi pro meu agente gerar dez imagens e saí de casa pra resolver outras coisas. Quando voltei, já tinha recebido as imagens prontas no WhatsApp. Ele fez, entregou e me avisou onde eu estava, sem eu precisar abrir nada, arrastar arquivo ou renomear manualmente. O mais interessante é que ele está funcionando na minha rotina há pouco tempo e já está gerando esse nível de economia real de tempo. A maioria dos assistentes de IA que testei resolvia problemas de demonstração, mas não se sustentava no dia a dia. Esse está diferente porque o feedback loop é curto: eu peço, ele entrega, eu corrijo, ele aprende, e na próxima vez faz melhor sem eu repetir a instrução.
3 perguntas que eu faço antes de escolher qualquer LLM para um projeto. A resposta certa aqui economiza dinheiro e evita dor de cabeca.
Gastar bem com LLMs hoje depende mais de entender seu problema do que de seguir ranking. DeepSeek V4 entrega qualidade próxima do GPT-5.5 por uma fração do custo, e o Llama 4 Maverick roda local com 10M de tokens. Escolher o modelo pra cada situação virou decisão de engenharia.
Um agente de IA bem projetado funciona como um sistema organizado em camadas, cada uma com uma função específica: receber a entrada, entender o contexto, raciocinar antes de agir, executar tarefas e entregar a resposta.
RAG, Agentic RAG e Multi-Agent RAG não são a mesma coisa. A diferença está em quem decide o que buscar e como usar o resultado.
Cada nível resolve um problema que o anterior não cobre.
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