Notas longas sobre software, sistemas distribuídos e a arte de construir. Publicando uma por semana.
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A integração A2A do lado servidor no Spring AI já está estável o suficiente para colocar em produção, mas o protocolo é mais útil em fronteiras organizacionais, não como substituto de RPC interno. Este post percorre o que de fato muda em uma codebase Spring AI, onde ainda existem arestas afiadas, e um framework prático de decisão entre A2A, MCP e REST puro.
JetBrains Tracy é uma biblioteca Kotlin que conecta tracing ciente de LLM na sua aplicação em cima do OpenTelemetry. Este post percorre como eu integrei no serviço Spring Boot, as decisões de design que importam, e os modos de falha que times encontram quando chamadas de LLM se tornam o caminho mais quente do sistema.
Agentes totalmente autônomos são difíceis de limitar, difíceis de testar e caros de operar. Uma espinha dorsal determinística com etapas de agente estreitas devolve o controle de fluxo a você enquanto mantém a inteligência onde ela importa. Veja como projetar, testar e migrar nessa direção.
A maioria dos benchmarks de memória de IA avalia recall e para por aí. Isso esconde o modo de falha real: fatos desatualizados envenenando silenciosamente a janela de contexto. Aqui está um framework de avaliação baseado em ciclo de vida que testa recall, revisão e esquecimento controlado em todos os pontos de mudança pelos quais um projeto de longa duração passa.