The 7 Skills You Need to Build AI Agents
Desenvolva habilidades essenciais para criar agentes de inteligência artificial inovadores.
Conteudo
TLDR;
As sete habilidades são: design de sistemas, design de ferramentas e contratos, engenharia de recuperação (RAG), engenharia de confiabilidade, segurança e mitigação de riscos, avaliação e observabilidade, e pensamento de produto. Não — escrever bons prompts é o mínimo; construir agentes que atuam no mundo real exige engenharia de sistemas abrangente incluindo integração de ferramentas, contratos claros, recuperação de informações, confiabilidade, segurança, métricas e UX. Se está migrando de prompt engineering, comece revisando e apertando os schemas das suas ferramentas com tipos e exemplos claros e, se necessário, aprenda design de sistemas e práticas de backend como prioridade.
Resumo
Está ocorrendo uma crise de identidade na tecnologia: 'prompt engineer' fazia sentido quando o trabalho era escrever instruções para modelos, mas agentes que atuam no mundo real exigem engenharia de sistemas. O texto lista sete habilidades essenciais para que agentes funcionem em produção: design de sistema (arquitetura e orquestração de LLMs, ferramentas, bancos de dados e sub-agentes); desenho de ferramentas e contratos (schemas rígidos, tipos e exemplos para evitar que o modelo 'invente' entradas); engenharia de recuperação (RAG: divisão de documentos, modelos de embedding e re-ranking); engenharia de confiabilidade (retry com backoff, timeouts, circuit breakers e planos alternativos); segurança e segurança operacional (defesa contra prompt injection, validação de entrada, filtros de saída e limites de permissão); avaliação e observabilidade (tracing, logs detalhados, métricas, testes automatizados e pipelines de avaliação); e pensamento de produto (UX, exposição de confiança e fluxos para escalonamento humano). A analogia do chef explica que prompt é a receita, mas é preciso dominar ingredientes, fluxo e improviso. Como ação imediata, recomenda revisar e fortalecer os schemas das ferramentas adicionando tipos estritos e exemplos, que trazem alto impacto. Essa mudança de foco transforma quem apenas cria prompts em engenheiros capazes de entregar agentes úteis, confiáveis e seguros realmente