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Depois de Prompt Engineering e Context Engineering, surge o Graph Engineering: projetar sistemas de agentes, estados, verificações e loops para executar trabalho complexo de forma repetível, segura e governada.

Adotar agentes de IA não exige substituir o legado. Uma arquitetura orientada a agentes adiciona uma camada capaz de interpretar contexto, usar MCP e tools e executar ações governadas sobre APIs, microsserviços e sistemas existentes.

Entenda o que é um Agent Registry, por que ele se tornou peça central da governança corporativa de IA, quais riscos surgem ao escalar agentes sem catálogo e como estruturar um portfólio governado de agentes com MCP e AgentOps.

Agentes de IA corporativos não devem ser avaliados apenas pela qualidade de uma resposta isolada. Antes do deploy, é preciso testar comportamento, uso de ferramentas, aderência a políticas, segurança, custo, latência, rastreabilidade e capacidade de operar com dados reais. Uma Evaluation Suite transforma esses critérios em gates de release para colocar agentes em produção com mais controle.

Entenda o que é um Architecture Discovery Agent (ADA), como ele mapeia sistemas legados, APIs, dados, infraestrutura e dependências, e por que ele se torna peça essencial para modernização, governança e sistemas agênticos enterprise-grade.

**Excerpt:** A inteligência artificial está deixando de ser apenas uma ferramenta de automação para se tornar parte ativa da operação empresarial. Neste artigo, exploramos a evolução das aplicações de IA, desde automações baseadas em regras até arquiteturas agênticas capazes de analisar contexto, tomar decisões e executar ações em ambientes corporativos complexos. Entenda como agentes de IA estão redefinindo processos, governança e modelos operacionais nas empresas.

MCP Contract: aprenda a padronizar ferramentas para agentes de IA corporativos com governança, classificação de risco, observabilidade, versionamento e integração ao legado.

Antes de colocar agentes de IA em produção, sua empresa precisa avaliar maturidade, governança, integrações, segurança, observabilidade e processos operacionais. Descubra os principais critérios de Agent Readiness para escalar IA corporativa com controle, rastreabilidade e geração de valor.

Pacotes maliciosos em NuGet e npm mostram como uma dependência aparentemente legítima pode expor credenciais, comprometer pipelines CI/CD e ampliar riscos em agentes de IA e MCP Servers. Veja práticas para reduzir o risco com governança, verificação de pacotes, least privilege, auditoria e controles de AgentOps.

Entenda como memória, “dreaming”, Obsidian e frameworks como LangGraph, LangMem, LlamaIndex e Letta podem transformar agentes de IA em sistemas corporativos capazes de aprender, evoluir e operar com governança.

Implementar MCP (Model Context Protocol) servers e clients pode parecer simples à primeira vista, mas há armadilhas comuns que podem comprometer a confiabilidade, segurança e custo de operação dos seus agentes de IA. Neste artigo, vou compartilhar as boas práticas para MCPs que aprendi desenvolvendo essas soluções. Boas Práticas para MCPs 1. Evite o Erro Mais Comum: Espelhar Todas as APIs Um dos erros mais frequentes de quem está começando com MCPs é tentar espelhar todas as

Sistemas legados não precisam ser reescritos do zero para gerar valor com IA. Veja como integrar agentes de IA com aplicações antigas usando Anti-Corruption Layer, MCP Servers, APIs, microsserviços, mensageria, segurança e governança.