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Notas de desenvolvimento de agentes AI (Primeira aula): as armadilhas do contexto window
Ao fazer um projeto, percebi o quão complicado esse problema pode ser — alguns arquivos, sem perceber, crescem demais e todo o fluxo precisa ser reformulado no meio do caminho. Naquele momento, fiquei realmente surpreso.
Depois, comecei a pensar: será que dá para pensar de forma inversa? Fazer com que os agentes aprendam a gerenciar seu próprio tamanho de contexto? Ou seja, que os agentes, durante a execução, possam reconhecer quando precisam otimizar e como ajustar a estrutura dos arquivos para se adaptar às limitações de tokens.
Essa ideia é realmente interessante — incorporar a lógica de otimização no mecanismo de autoajuste dos agentes. A seguir, vou testar quais soluções realmente funcionam, quais têm mais chances de dar problema, e quem tiver ideias pode participar da discussão.