Agentes autônomos brilham em demos e falham em produção pelos mesmos motivos: falta de limites e de avaliação.
Quanto menos ferramentas, mais confiável o agente. Comece com o mínimo e expanda sob medida.
Cada mudança de prompt passa por um conjunto de casos versionados. Sem isso, você está apenas torcendo.
Um agente sem avaliação é um bug esperando escalar.
E, muitas vezes, um workflow determinístico com uma chamada de LLM no ponto certo é melhor do que um agente completo.