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Seu RAG funciona no teste e quebra em produção? Eu já passei por isso. O problema quase nunca é o LLM — é a pipeline de recuperação. Aqui estão os 4 passos que eu uso pra consertar isso de vez.
A Meta deu nome ao problema: Behavioral State Decay. A instrução está lá. A IA a 'vê'. Mas não age sobre ela. A solução: um segundo agente de IA — o 'toque no ombro' — que injeta lembretes seletivos. +8,3 pontos no Terminal-Bench. Sem retreinar o modelo.
86,7% de overlap entre citações do Claude e resultados do Brave Search. Loop ReAct com até 20 iterações. Filtragem dinâmica via código Python. Custo de $0,08-$0,25 por resposta pesquisada. A anatomia de como uma IA decide verificar fatos em vez de inventar.
Um modelo de 3B parâmetros compilado venceu o mesmo modelo de 3B com orquestração externa em 4 de 5 métricas (p<0.001). 128-462x mais barato. 2,8x mais rápido. 87-98% da qualidade. O paper que desafia LangGraph, CrewAI e toda a indústria de orquestração.
SkillOpt: 52 de 52 vitórias. Zero derrotas. GPT-5.5 saltou de 58,8% para 82,3% de média — sem tocar nos pesos do modelo. O segredo? Tratar um arquivo Markdown como um 'parâmetro treinável'. Custo: 1 a 4 edições em um .md.
O Cursor 3 lançou multi-agente com 8 agentes paralelos. Claude Code cabe 30.000 linhas em um único prompt. Diffs falham 40% das vezes — reescritas completas reduzem para 0%. Aqui está a arquitetura que faz tudo funcionar.
A Gartner prevê que 40%+ dos projetos agênticos serão abandonados até 2027. A Anthropic diz: 'não construa agentes quando bastam workflows'. E em 2026, a conversa do mercado mudou de 'construir agentes' para 'orquestrar agentes'. Comece pelo trilho.
Injeção de prompt não é bug — é propriedade fundamental da arquitetura atual de LLMs. O paper Countermind propõe defesa em 4 camadas. O OWASP Top 10 para LLMs lista prompt injection como vulnerabilidade #1. E seu system prompt 'blindado' não vai te salvar.
O benchmark FloTorch de fevereiro 2026 chocou a comunidade: chunking recursivo de 512 tokens VENCEU o semântico. 80% das falhas de RAG vêm da ingestão, não do LLM. E a estratégia 'simples' costuma ser a melhor. Aqui está o guia que eu queria ter lido antes.
+8,3% de precisão. Até 2,4x mais rápido. 75,6% menos tokens. Custo de treinamento: $4,27. RecursiveMAS prova que quando IAs param de 'falar' e começam a 'pensar juntas', tudo muda.
Chroma testou 18 modelos de fronteira: TODOS degradam com contexto longo. O contexto efetivo pode cair até 99% do anunciado. Mas prompt caching economiza 41-80%. Este é o guia que eu queria ter lido antes de queimar $2.000 em tokens.
60% dos projetos em produção usam os dois. A abordagem combinada atinge 96% de precisão vs 89% só RAG e 91% só fine-tuning. A VP de AI da Salesforce reduziu alucinações de 12% para 3%. Mas por onde começar?
85% de precisão por passo parece bom. Mas em um workflow de 10 passos, isso é 20% de sucesso. Gartner prevê que 40% dos projetos de agentes serão abandonados até 2027. E a solução não é um modelo melhor — é engenharia que eu gostaria de ter aprendido antes.
512.000 linhas de código vazaram. 1.906 arquivos. E a revelação que chocou a comunidade: a IA propriamente dita é um loop while com uma função central. Os outros 98% são engenharia de software tradicional. Brilhante.
Stanford provou que mudar apenas o harness — sem tocar no modelo — gera variação de até 6x em performance. O Meta-Harness ficou em #1 no TerminalBench-2, batendo todas as soluções humanas. O problema nunca foi o modelo.
Em 2024, alucinações de IA custaram $67,4 bilhões globalmente. Um advogado foi punido por citar casos inventados pelo ChatGPT. Uma prova matemática de 2025 confirmou: alucinações NÃO podem ser eliminadas. Por quê?