Pockit Engineering Blog - Stories about development, tech, and tools
O guia completo pra avaliar aplicaƧƵes LLM antes delas quebrarem em produĆ§Ć£o. Frameworks de avaliaĆ§Ć£o automatizados, funƧƵes de scoring custom, testes de regressĆ£o, avaliaĆ§Ć£o human-in-the-loop e o pipeline CI/CD que todo engenheiro de IA precisa em 2026.
O framework definitivo pra escolher entre RAG, fine-tuning e janelas de contexto longo pra sua aplicaĆ§Ć£o LLM. Diagramas de arquitetura, anĆ”lise de custos, cĆ³digo de produĆ§Ć£o e a Ć”rvore de decisĆ£o que todo engenheiro de IA precisa.
Deep dive no Model Context Protocol (MCP) e Agent-to-Agent (A2A) Protocol ā os dois padrƵes que definem como agentes de IA se comunicam, usam ferramentas e colaboram. Arquitetura, cĆ³digo e padrƵes de implementaĆ§Ć£o pra construir sistemas agĆŖnticos de produĆ§Ć£o.
Guia prĆ”tico pra reduzir custos de API LLM com semantic caching, routing inteligente de modelos, compressĆ£o de prompts e processamento batch. CĆ³digo real e anĆ”lise de custos pra OpenAI, Anthropic e Google.
ComparaĆ§Ć£o tĆ©cnica imparcial de OpenAI Codex e Claude Code para desenvolvimento de software real. Arquitetura, workflows agĆŖnticos, qualidade de cĆ³digo, preƧos e quando usar cada um ā com exemplos reais de produĆ§Ć£o.