
Framework de engenharia AI
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Compound Engineering é uma metodologia estratégica para construir software integrando modelos de IA diretamente na arquitetura da aplicação, em vez de tratá-los como chamadas de API externas. Ela desloca o foco do simples prompt engineering para a criação de 'sistemas compostos' — arquiteturas onde múltiplos agentes de IA, ferramentas e fontes de dados interagem em um ciclo de feedback. Diferente de wrappers padrão, esta abordagem enfatiza o gerenciamento de estado, a orquestração do uso de ferramentas e o refinamento iterativo, permitindo que desenvolvedores criem fluxos de trabalho autônomos e complexos que lidam com tarefas de raciocínio de várias etapas com maior confiabilidade e menores taxas de erro.
Vai além de interações de prompt único ao coordenar múltiplos agentes especializados. Ao delegar tarefas — como um agente para pesquisa e outro para síntese — o sistema reduz as taxas de alucinação em 40% em comparação com modelos monolíticos. Esta arquitetura permite o teste modular do desempenho individual de cada agente dentro do pipeline maior.
Mantém um estado persistente em conversas de várias etapas, permitindo que os agentes lembrem do contexto anterior e dos resultados das ferramentas. Isso é crítico para fluxos de trabalho complexos que exigem refinamento iterativo, como geração de código ou análise de dados, onde o sistema deve 'se autocorrigir' com base em erros de execução anteriores.
Envolve saídas não determinísticas de LLMs com execução de código determinística. Ao forçar os agentes a usar chamadas de função estruturadas (JSON schema), os desenvolvedores garantem que as saídas da IA mapeiem diretamente para endpoints de API ou consultas de banco de dados, efetivamente preenchendo a lacuna entre a intenção em linguagem natural e a execução confiável de software.
Implementa verificações programáticas nas saídas dos agentes. Se um agente gera uma consulta SQL, o sistema valida a sintaxe contra o esquema antes da execução. Esta abordagem de 'human-in-the-loop' ou 'code-in-the-loop' evita falhas em cascata em cadeias complexas, garantindo resultados de alta fidelidade.
Incentiva o desacoplamento da lógica do modelo da lógica da aplicação. Ao tratar modelos como componentes intercambiáveis, os desenvolvedores podem trocar o GPT-4o pelo Claude 3.5 Sonnet ou modelos Llama 3 locais sem reescrever a camada de orquestração, otimizando custos e latência com base nos requisitos específicos da tarefa.
Desenvolvedores criam agentes que navegam na web, resumem descobertas e redigem relatórios. Ao usar uma abordagem composta, o agente pode verificar suas próprias fontes, levando a um aumento de 60% na precisão factual em comparação com implementações RAG padrão.
Engenheiros implantam agentes que analisam bases de código legadas, sugerem refatorações e executam testes unitários para verificar as alterações. O sistema reverte automaticamente as mudanças se os testes falharem, fornecendo um caminho seguro e automatizado para a redução de dívida técnica.
Cientistas de dados usam sistemas compostos para ingerir logs não estruturados, extrair métricas-chave e atualizar dashboards. O sistema lida com a recuperação de erros e novas tentativas, garantindo a integridade dos dados sem intervenção manual.
Precisam ir além de interfaces de chat simples para construir aplicações de IA robustas e de nível de produção que possam lidar com lógica de negócios complexa e de várias etapas.
Buscam integrar LLMs em aplicações web existentes mantendo o controle sobre o fluxo de dados, segurança e confiabilidade do sistema.
Focados em projetar produtos nativos de IA escaláveis que exigem alta confiabilidade e desempenho previsível em ambientes corporativos.
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