Engenharia de contexto vs. engenharia rápida: Nos primeiros dias dos LLMs, criar prompts inteligentes era o molho secreto. Mas se você está construindo agentes de IA sérios hoje, a engenharia rápida por si só não será suficiente. Você precisa de engenharia de contexto. Aqui está o porquê: - Sugestão é sobre o que você diz - A engenharia de contexto é sobre o que o modelo vê E o que ele vê é mais importante do que nunca. Cada token no contexto custa atenção. Quanto maior o contexto, maior a probabilidade de o modelo se distrair, esquecer ou desacelerar. Assim como os humanos, os LLMs podem perder o foco. É por isso que bons agentes não simplesmente despejam tudo no contexto. Eles: 1️⃣ Organize o que é útil 2️⃣ Resuma o que é antigo 3️⃣ Busque o que é necessário (bem na hora) 4️⃣ Escreva notas para si mesmo 5️⃣ Delegue trabalho a subagentes quando necessário Isso não é teoria, é como sistemas como Claude Code, agentes do mundo real e ferramentas de memória eficazes já estão funcionando hoje. A engenharia de contexto está se tornando a principal habilidade para qualquer pessoa que esteja construindo agentes de longo horizonte e várias etapas....