Tecnologia Model Context Protocol

Ferramentas, skills e plugins: contratos e casos de uso

Ferramentas, skills e plugins expandem o que uma IA generativa pode fazer, mas exigem contratos claros de entrada e saída para evitar erros e riscos. Esta lição mostra como definir, validar e testar integrações externas com Claude e GPT, usando exemplos reais dos SDKs oficiais.

Orquestração de agentes: Claude Agent SDK, OpenAI Agents SDK e MCP

Orquestrar agentes de IA não é só chamar modelos: exige contratos claros, ferramentas bem delimitadas e rastreabilidade de cada decisão. Claude Agent SDK, OpenAI Agents SDK e o padrão MCP permitem conectar modelos, plugins e fluxos externos com controle e segurança.

Modelos de linguagem: como Claude, GPT e outros realmente funcionam

Modelos de linguagem como Claude e GPT são redes neurais treinadas para prever a próxima palavra em grandes volumes de texto, mas não 'entendem' o mundo como humanos. Eles processam entradas em tokens, respondem com texto, imagem ou voz, e têm limites claros: sempre podem errar por alucinação, contexto insuficiente ou ambiguidades. Entender suas arquiteturas e diferenças práticas é o primeiro passo para usar IA generativa de forma responsável.

Tokens, contexto e custo: por que cada palavra tem preço e limite

Modelos de linguagem como Claude e GPT não leem palavras, mas tokens, e cada token ocupa espaço limitado na memória do modelo. O custo de uso é calculado pelo número de tokens processados na entrada e na saída, o que impacta diretamente o orçamento e a qualidade das respostas. Entender como o texto é dividido, os limites de contexto e as diferenças entre modelos evita truncamentos, perdas de informação e erros inesperados.