CPTO com 20 anos construindo produtos na intersecção de engenharia, produto e design. Escrevo código, moldo estratégia de produto e desenho experiências de usuário. Atualmente liderando desenvolvimento de plataforma GRC com IA na Complyance, onde construÃmos sistemas inteligentes que entendem fluxos regulatórios complexos.
O movimento de agentes de IA self-hosted e real e importante. Mas estamos confundindo uma fase de bootstrap com uma arquitetura de destino. O futuro de longo prazo dos agentes sera definido por plataformas que os tornem confiaveis, governaveis e operacionalmente entediantes.
Quando a execução se torna abundante graças aos agentes de IA, o julgamento vira o gargalo. A separação tradicional entre liderança técnica e de produto começa a não fazer mais sentido.
O OWASP acaba de publicar seu primeiro Top 10 para Aplicações Agênticas. Aqui está o que todo construtor de agentes precisa saber sobre as novas superfÃcies de ataque, por que a segurança tradicional falha e como a camada de orquestração se torna o novo limite de segurança.
OpenClaw foi de sensação viral a pesadelo de segurança. Hoje, a OpenAI lançou o Frontier. Dois lados da mesma história: agentes autônomos estão chegando ao mainstream, e a infraestrutura não está pronta.
Demos rodam por minutos. Produção roda por horas. Aqui está o que quebra, e os padrões de durabilidade que realmente funcionam quando seu agente precisa fazer mais de 200 chamadas de ferramenta sem perder o rumo.
Uma resposta à tese viral "spec as code". Não paramos de programar - mudamos o que programar significa. E essa mudança exige mais fundamentos de engenharia, não menos.
Inteligência sem infraestrutura é apenas uma demo. Veja por que a tese do Agent Harness importa e o que aprendi construindo agentes autônomos que realmente funcionam.
Um olhar de quem constrói sobre o que aconteceu com agentes de IA em 2025—do DeepSeek abalando os mercados ao GPT-5, Gemini 3 e a ascensão da IA agêntica.
Por que a arquitetura de memória é o gargalo oculto em sistemas de agentes de IA, e os padrões que realmente funcionam em produção.
Dados reais mostrando ganhos de produtividade de 1082% com ferramentas de codificação IA. Métricas do GitHub, diagramas de fluxo e resposta baseada em evidências com 146.000 linhas entregues em 4 meses.
Uma análise baseada em dados sobre por que estimativas de software não funcionam e o que fazer no lugar. Baseado em pesquisas, relatórios da indústria e experiência real com o movimento no-estimates.
Descubra como encontrar o equilÃbrio ideal em startups de estágio inicial, equilibrando a demonstração de valor, superação de expectativas e respeito aos processos existentes.
