AI Engineering Stack

Construir sistemas com LLM em produção não é escrever um prompt melhor — é montar um stack de onze camadas, cada uma com uma decisão própria. Da camada de propósito (o que o sistema é) até a camada de melhoria (como ele evolui), passando por prompt, contexto, retrieval, tools, output, workflow vs agent, evaluation, guardrails e logging. Esta trilha é o atlas dessas camadas: cada nota responde o que a camada resolve, quais são as decisões-chave e onde no Codex você aprofunda. É um tronco integrador — não substitui as trilhas específicas, conecta todas elas em uma vista de cima.

Pré-requisitos

Conhecimento básico de Anatomia dos LLMs e Anatomia de Agents. Útil ter passado por Context Engineering e Spec-Driven Development antes — essas trilhas alimentam, respectivamente, a Context Layer e a Purpose Layer.

Como ler esta trilha

As notas 02 a 12 são deliberadamente finas — 1 a 2 telas cada. Quando você quiser ir fundo numa camada, siga o wikilink “Onde aprofundar” pro Codex. A nota 13 (Setup completo) é a única longa: ela costura tudo num exemplo end-to-end.

Comece por aqui

Trilha sequencial: panorama → cada camada uma a uma → recipe end-to-end.

Bloco 1 — Panorama (1 nota)

A foto de cima das 11 camadas, com diagrama mostrando como elas se conectam.

• 01 - As 11 camadas — visão geral — quais são, em que ordem se montam, como o feedback flui

Bloco 2 — Camadas de definição (3 notas)

O que o sistema é, como ele se comporta e o que ele sabe.

• 02 - Purpose Layer — o que o sistema é — system name, primary job, success criteria
• 03 - Prompt Layer — role, job, standards, allowed/forbidden actions
• 04 - Context Layer — goal, audience, project context, source material

Bloco 3 — Camadas de execução (4 notas)

O que o sistema produz, de onde puxa conhecimento, o que pode fazer, e se é workflow ou agent.

• 05 - Output Layer — formato, seções obrigatórias, confidence
• 06 - Retrieval Layer — quando puxar conhecimento externo, hierarquia de fontes
• 07 - Tool Layer — tools disponíveis, approval policy, failure handling
• 08 - Workflow vs Agent Layer — quando construir um, quando o outro

Bloco 4 — Camadas de controle (3 notas)

Como medir, restringir e registrar o sistema.

• 09 - Evaluation Layer — rubrica, threshold, automatic failure
• 10 - Guardrail Layer — proibições, escalation, kill switches
• 11 - Logging Layer — o que registrar de cada run

Bloco 5 — Loop de evolução (2 notas)

Como o sistema deixa de ser one-off e vira sistema vivo.

• 12 - Improvement Layer — feedback estruturado, versionamento de prompt
• 13 - Setup completo — do zero ao sistema de produção — recipe walkthrough de um exemplo

Rotas alternativas

Rota arquiteto (desenhar antes de codar)

“Vou começar um sistema novo do zero — quero o blueprint”

01 - As 11 camadas — visão geral → 02 - Purpose Layer — o que o sistema é → 08 - Workflow vs Agent Layer → 13 - Setup completo — do zero ao sistema de produção

Rota refactor (já tenho um sistema, quero formalizar)

“Já tenho um protótipo rodando — quero auditar contra o stack”

01 - As 11 camadas — visão geral → 09 - Evaluation Layer → 10 - Guardrail Layer → 11 - Logging Layer → 12 - Improvement Layer

Rota produção (vou colocar em prod amanhã)

“O sistema funciona em dev — preciso endurecer pra prod”

10 - Guardrail Layer → 09 - Evaluation Layer → 11 - Logging Layer → 13 - Setup completo — do zero ao sistema de produção

Rota agentic (vou construir um agent)

“Já decidi que é agent — quero o caminho específico”

08 - Workflow vs Agent Layer → 07 - Tool Layer → 04 - Context Layer → 09 - Evaluation Layer → 10 - Guardrail Layer

Leituras recomendadas

Veja também

• Context Engineering — Context Layer aprofundada
• Anatomia de Agents — Tool Layer e Workflow vs Agent aprofundados
• MCP — protocolo concreto da Tool Layer
• Spec-Driven Development — Purpose Layer formalizada como spec
• RAG e Vector Databases — Retrieval Layer aprofundada
• Segurança e Guardrails — Guardrail Layer aprofundada

Todas as notas

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FROM "03-Dominios/IA/AI Engineering Stack"
WHERE type != "moc"
SORT file.name ASC