AI, LLMs, and applied ML.
Notas de campo de um engenheiro sênior sobre IA, LLMs, agentes e aprendizado de máquina aplicado por Ercan Ermis.
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Agentes de Código de IA Também Precisam de Ambientes de Staging
Times deram credenciais de produção a agentes de código e chamaram isso de velocidade. Um agente não tem juízo e precisa da mesma escada de ambientes.
Agents on Call, Parte 3. Primeiro Agente: Triagem de Incidentes em Strands
O primeiro agente entra em produção: triagem Strands no AgentCore Runtime, system prompt evidence-first, duas tools somente leitura e Terraform.
Claude Code em CI: Deixando um Agente Consertar o Build
Rodar um agente de código no seu pipeline é fácil. A engenharia está nas guardrails: o que ele pode tocar, quando ele para e quem revisa o que ele propõe.
Agents on Call, Parte 2. A Fundação: Terraform Antes dos Tokens
Antes do primeiro token do Bedrock: a conta ops-tooling, as duas roles IAM dos spokes, o acesso a modelos e a decisão do inference profile, tudo em Terraform.
A Janela de Contexto Não É Sua Amiga
Uma janela de contexto enorme não substitui a recuperação. A precisão cai conforme o prompt cresce, o custo escala a cada token e o meio é ignorado.
AWS Mensal (Mai/26): Agentes Ganham uma Carteira
Maio de 2026 na AWS: AgentCore Payments permite que agentes transacionem, e o Agent Toolkit for AWS mais um servidor MCP gerenciado GA reforçam o ferramental.
Agents on Call, Parte 1. O Cenário: Por Que um Time de Ops Contrata Agentes
Um SaaS de porte médio afoga em trabalho de plantão e decide contratar agentes. Parte 1: o cenário, a decisão de stack e a arquitetura AWS Bedrock a construir.
Fazendo Log de Prompts Sem Fazer Log de PII
Você precisa de logs de prompt para debugar app de LLM mas não pode manter PII crua. Redija antes de armazenar com Comprehend e defina retenção para expirar.
Quando o Haiku Vence o Opus: Right-Sizing de Modelos no Bedrock
Usar Opus como default em toda chamada é como as contas de LLM estouram. Roteie por classe de tarefa: Haiku para o mecânico, Opus como caminho de escalonamento.
RAG Agêntico É, Na Maior Parte, Latência Que Você Não Precisa
RAG agêntico faz loop por saltos de retrieval, cada um ida e volta ao modelo. Para a maioria das perguntas, boa query basta. Use o loop só se valer a latência.
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