Depois de experimentar com agentes, observei algo bastante interessante. Acho que estamos passando por uma espécie de mudança de paradigma na forma como construímos APIs. Se você criou software, conhece o processo: leia os documentos da API, codifique seu código para chamar um ponto de extremidade específico e, em seguida, analise o esquema de resposta fixa. Então, quando o esquema muda (e sempre acontece -_- ), você reinicia o loop. Melhoramos um pouco com o GraphQL, mas sim, até isso é um pesadelo para se trabalhar. Enquanto falamos, todo esse modelo está sendo invertido. Em um mundo agente, o próprio modelo de IA pode determinar quais dados ele precisa em tempo de execução e especificar o esquema que deseja de volta de um serviço. Chega de ler documentos para esquemas explícitos: você só precisa saber que tipo de informação pode solicitar de uma API. Então, tudo o que você faz é especificar _seu_ esquema e obter exatamente o que deseja. ELI5: Antes, quando você ia ao restaurante e pedia comida, você meio que precisava olhar o menu. O menu pode ser simples ou bastante extenso (por exemplo, menus indianos e chineses tendem a oferecer bastante). É como se você lesse a documentação da API para ter uma noção do 'esquema' ou que tipo de comida está sendo oferecida a você. Se você tem alergias, precisa de maior clareza, o que é apenas um desafio. Com os agentes, você simplesmente vai a um restaurante onde tem algum tipo de ideia sobre o tipo de comida que eles oferecem e apenas diz à cozinha: "ei, eu quero frango com manteiga, estou de dieta, então tente diminuir um pouco a manteiga, eu gosto que o frango seja grelhado, ..." e você consegue o prato que _você_ quer, e não o que a cozinha decide que você _deveria_ querer. E isso, para mim, é uma mudança de paradigma.