Architecture

Loops de Memória Autoreforçantes em Agentes de IA: Causas e Soluções

Loops de Memória Autoreforçantes em Agentes de IA: Causas e Soluções

Quando conclusões lembradas se tornam novas evidências.

A memória persistente transforma um agente de uma ferramenta que precisa ser reexplicada em um que carrega o contexto para frente — mas abre um modo de falha que o chat sem estado evita: uma interpretação pode se tornar memória, recuperada como fato, e justificar uma versão mais forte de si mesma.

Mnemosyne para Hermes Agent: Guia Rápido de Memória Local

Mnemosyne para Hermes Agent: Guia Rápido de Memória Local

Memória local do Hermes com gravações controladas.

Mnemosyne é um provedor de memória local-first para o Hermes Agent, armazenando memória de trabalho, fatos estruturados, dados temporais e história episódica em SQLite local — sem serviço hospedado, sem chamadas de rede obrigatórias e com controle de gravação excepcionalmente granular.

Propostas Rejeitadas do OpenSpec: Uma Convenção de Memória de Decisão

Propostas Rejeitadas do OpenSpec: Uma Convenção de Memória de Decisão

Sem estado de rejeição. Veja a solução alternativa.

Um agente que propôs e implementou “mover a persistência para uma biblioteca compartilhada” há seis meses propô-lo-á novamente no próximo trimestre, a menos que algo durável informe que a ideia já foi investigada e rejeitada — e o OpenSpec não possui estado embutido para isso atualmente.

OpenSpec: Guia Inicial, Instalação, Fluxo de Trabalho e Erros Comuns

OpenSpec: Guia Inicial, Instalação, Fluxo de Trabalho e Erros Comuns

Especificações como diferenças, não como um PRD de 40 páginas.

OpenSpec é uma CLI gratuita e de código aberto da Fission AI que faz com que você e seu agente de codificação concordem sobre uma mudança em Markdown puro antes que qualquer código seja escrito, sem a cerimônia de fases de frameworks mais pesados de desenvolvimento orientado por especificação.

O que vem depois dos LLMs? Mamba, Diffusion e Modelos de Mundo

O que vem depois dos LLMs? Mamba, Diffusion e Modelos de Mundo

O que vem depois dos LLMs? A era pós-transformer.

O hype da IA segue um ritmo: aproximadamente a cada três anos, a arquitetura em que todos apostam é substituída por algo mais novo. A próxima transição já está se formando nos laboratórios de pesquisa.

Gravidade de Dados: O Custo Real da IA Prioritária em APIs

Gravidade de Dados: O Custo Real da IA Prioritária em APIs

Por que seu stack de IA fica mais grudento a cada mês.

Cada chamada de API parece uma transação simples — até que uma quantidade suficiente delas se acumule, de modo que seus dados de ajuste fino, seus conjuntos de avaliação e seus esquemas de ferramentas fiquem moldados em torno de um único fornecedor, e a troca deixe de ser apenas uma mudança de roteamento.

Mantendo Especificações, Testes e Código Sincronizados no Desenvolvimento de IA

Mantendo Especificações, Testes e Código Sincronizados no Desenvolvimento de IA

Evite que agentes de IA se desviem das especificações, testes e código.

Agentes de codificação com IA entregam funcionalidades rapidamente, mas especificações, testes e código se afastam silenciosamente uns dos outros. Este guia aborda um modelo de rastreabilidade, mapeamento de especificação para teste e de especificação para código, e as verificações de CI que detectam esse desvio antes de um merge.

GitHub Spec Kit vs Kiro vs Fluxos de Trabalho SDD do Claude Code

GitHub Spec Kit vs Kiro vs Fluxos de Trabalho SDD do Claude Code

Profundidade do processo em relação à portabilidade, não a melhor ferramenta.

Desenvolvedores que comparam configurações de Desenvolvimento Orientado por Especificação (Spec-Driven Development) em 2026 geralmente não estão perguntando qual modelo é o mais inteligente. Eles estão perguntando qual fluxo de trabalho manterá um agente de IA alinhado sem sepultá-los em cerimônias excessivas.

Padrões de Orquestração Multiagente: Um Guia Prático

Padrões de Orquestração Multiagente: Um Guia Prático

40% dos pilotos de agentes múltiplos falham. Veja como escolher o padrão de orquestração certo – e evitar os que quebram.

Sistemas de IA de agente único atingiram seu pico em 2025 — você dava a um único LLM um prompt, algumas ferramentas e um objetivo, e ele se saía razoavelmente bem em tarefas delimitadas.

Padrão Transactional Outbox em Go com PostgreSQL

Padrão Transactional Outbox em Go com PostgreSQL

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.