A segurança do protocolo define quem pode agir, não o modelo.
A injeção de prompt recebe a maior parte da atenção em relação à segurança em sistemas de LLM (Modelos de Linguagem de Grande Escala), e merece atenção, mas não é o único problema quando os agentes começam a chamar ferramentas e delegar trabalho a outros agentes.
Tarefas A2A de longa duração persistem além das sessões de chat.
A maioria das demonstrações de agentes de IA ainda se comporta como conclusões de chat com passos extras: você envia um prompt, aguarda alguns segundos e recebe uma resposta em uma única mensagem.
Docker Compose no boot, gerenciado pelo systemd.
O Docker Compose em um servidor Linux deve iniciar na boot, parar limpaamente durante o desligamento e sobreviver a reinicializações sem intervenção manual.
Escolha o caminho de instalação do Docker correto no Ubuntu.
Instalar o Docker no Ubuntu deveria ser simples, mas na prática, várias opções relacionadas ao Docker competem pelo mesmo nome de comando, cada uma com empacotamento, comportamento de atualização e implicações de segurança diferentes.
Corrija o APT do Ubuntu sem palpites.
Falhas no APT são comuns em máquinas Ubuntu de longa duração e geralmente surgem após uma atualização de versão, uma mudança em repositórios de terceiros, a remoção de um PPA, a instalação manual de um .deb ou uma instalação de pacote interrompida.
Inferência de LLMs mais rápida sem perda de qualidade: um guia prático
Um modelo de 70B gera um token por passagem direta (forward pass), e cada passagem recarrega os pesos da VRAM, calcula a atenção em todo o contexto e sincroniza a memória. Entre os tokens, a GPU fica ociosa enquanto aguarda a resolução das dependências sequenciais.
40% dos pilotos de multi-agentes falham. Veja como escolher o padrão de orquestração correto – e evitar os que quebram.
Os sistemas de IA de agente único atingiram seu auge em 2025 — você dava um prompt a um LLM, algumas ferramentas e um objetivo, e ele desempenhava razoavelmente bem em tarefas delimitadas.
Escreva o evento com os dados. Nunca os separe.
Dois writes que deveriam ser bem-sucedidos juntos acabarão falhando separadamente.
Seu serviço de pedidos salva o pedido no banco de dados e, em seguida, publica um evento order.created em um message broker.
O contexto do Go é para controle de fluxo, não para armazenamento.
O context.Context do Go é simples o suficiente para ser usado mal — e esse é o problema.
“A especificação como fonte da verdade, não um documento secundário.”
O Desenvolvimento Orientado por Especificação (Spec-Driven Development) é uma daquelas ideias para as quais engenheiros de software já se voltaram no passado e depois abandonaram quando o esforço deixou de se pagar.
Especificações como fonte da verdade, ou cerimônia lenta?
O Desenvolvimento Orientado por Especificação (Spec-Driven Development) entrou em 2026 como a resposta séria dos desenvolvedores à deriva do “vibe coding”.
Mantenha a intenção próxima ao código.
Registros de decisão são a camada de memória faltante no desenvolvimento de software assistido por IA. Eles capturam não apenas o que foi construído, mas o porquê — e essa distinção torna-se crítica quando ferramentas de IA estão escrevendo o seu código.
Trate erros na fronteira correta.
A manipulação de erros em Go é fácil de criticar. Todo desenvolvedor Go já escreveu esse código centenas de vezes:
Pare de usar sleeps em testes concorrentes do Go.
Testar código Go concorrente sempre exigiu um pouco de disciplina. Goroutines são baratas, canais são simples e o cancelamento de contexto é idiomático — workers em background e temporizadores estão em todos os lugares em serviços Go reais.
A2A não está morto. Apenas não é universal.
O protocolo Agent2Agent da Google, geralmente abreviado para A2A, teve um primeiro ano estranho.
Padrões confiáveis de polling para agentes de IA.
Os agentes de polling (verificação periódica) são uma das partes menos glamourosas da arquitetura de assistentes de IA, mas também são uma das mais úteis.
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