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O Cursor 3 lançou multi-agente com 8 agentes paralelos. Claude Code cabe 30.000 linhas em um único prompt. Diffs falham 40% das vezes — reescritas completas reduzem para 0%. Aqui está a arquitetura que faz tudo funcionar.
A Gartner prevê que 40%+ dos projetos agênticos serão abandonados até 2027. A Anthropic diz: 'não construa agentes quando bastam workflows'. E em 2026, a conversa do mercado mudou de 'construir agentes' para 'orquestrar agentes'. Comece pelo trilho.
Injeção de prompt não é bug — é propriedade fundamental da arquitetura atual de LLMs. O paper Countermind propõe defesa em 4 camadas. O OWASP Top 10 para LLMs lista prompt injection como vulnerabilidade #1. E seu system prompt 'blindado' não vai te salvar.
O benchmark FloTorch de fevereiro 2026 chocou a comunidade: chunking recursivo de 512 tokens VENCEU o semântico. 80% das falhas de RAG vêm da ingestão, não do LLM. E a estratégia 'simples' costuma ser a melhor. Aqui está o guia que eu queria ter lido antes.
+8,3% de precisão. Até 2,4x mais rápido. 75,6% menos tokens. Custo de treinamento: $4,27. RecursiveMAS prova que quando IAs param de 'falar' e começam a 'pensar juntas', tudo muda.
60% dos projetos em produção usam os dois. A abordagem combinada atinge 96% de precisão vs 89% só RAG e 91% só fine-tuning. A VP de AI da Salesforce reduziu alucinações de 12% para 3%. Mas por onde começar?
512.000 linhas de código vazaram. 1.906 arquivos. E a revelação que chocou a comunidade: a IA propriamente dita é um loop while com uma função central. Os outros 98% são engenharia de software tradicional. Brilhante.
As Claude Skills vieram para substituir o MCP? Não. Elas são camadas complementares de uma mesma arquitetura. Entenda por que usar as duas juntas é a resposta certa.