Construindo a
camada agêntica
do software.
Eu sou Thiago — um Engenheiro de Produto de IA projetando agentes autônomos, pipelines de RAG e produtos spec-driven que vão pra produção rápido e aprendem mais rápido ainda.
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Notas de campo da fronteira.
O harness é o produto
WorkOS, Stripe e OpenAI chegaram, por caminhos diferentes, à mesma conclusão sobre coding agents: o trabalho de engenharia sênior deixou de ser escrever código e virou construir o harness que faz o agente escrever código de forma confiável.
Onde Java com Spring Boot ainda ganha de Node.js (e onde não)
Não é Java vs Node no abstrato. É sobre onde a maturidade do ecossistema Spring resolve, de fábrica, problemas chatos de produção que no Node ainda são montados peça por peça, e onde Node + TypeScript continuam sendo a escolha óbvia. Com honestidade sobre Virtual Threads, tipagem que some no runtime e o que realmente decide: o requisito.
Voltando aos fundamentos: vou fazer a Machine Learning Specialization do Andrew Ng
Por que, trabalhando com LLMs e agentes todo dia, decidi voltar à base do ML clássico — e o que cada um dos três cursos da especialização do Andrew Ng cobre.
LlamaIndex: orquestrando seus dados com LLMs
Como o LlamaIndex resolve o problema de conectar dados privados a modelos de linguagem — do ingestion ao RAG, agents e query engines.
14 livros que todo engenheiro deveria ler — e a lição central de cada um
A lista de leitura não técnica da Chip Huyen, com um resumo e a lição prática que você leva de cada livro: de sistemas complexos a criptografia, passando por acaso, design e ética científica.