Engenharia de contexto vs. engenharia de prompts: Nos primeiros dias dos LLMs, criar prompts inteligentes era o segredo do sucesso. Mas se você está construindo agentes de IA sérios hoje, a engenharia de prompts sozinha não é suficiente. Você precisa de engenharia de contexto. Aqui está o porquê: - A engenharia de prompts diz respeito ao que você diz - A engenharia de contexto diz respeito ao que o modelo vê E o que ele vê importa mais do que nunca. Cada token no contexto custa atenção. Quanto maior o contexto, mais provável é que o modelo se distraia, esqueça ou desacelere. Assim como os humanos, os LLMs podem perder o foco. É por isso que bons agentes não simplesmente despejam tudo no contexto. Eles: 1️⃣ Curam o que é útil 2️⃣ Resumem o que é antigo 3️⃣ Buscam o que é necessário (just in time) 4️⃣ Escrevem notas para si mesmos 5️⃣ Delegam trabalho a sub-agentes quando necessário Isso não é teoria, é como sistemas como Claude Code, agentes do mundo real e ferramentas de memória eficazes já estão funcionando hoje. A engenharia de contexto está se tornando a habilidade central para qualquer um que construa agentes de longo prazo e múltiplos passos....