Por que chamadas lineares de API falham e como o padrão ReAct (Reasoning + Acting) permite que modelos usem ferramentas e corrijam seus próprios erros.
Bem-vindo ao Dia 1 da Formação de Engenheiro de IA na WbMonster Academy! Em 2026/2027, o mercado abandonou o 'prompt copy-paste' para focar em sistemas agênticos de produção. Um agente de IA não é apenas um modelo que responde perguntas. Ele é um loop de software composto por 4 elementos fundamentais: 1. O Cérebro (O LLM / Modelo de Fundação com raciocínio estendido); 2. A Memória (Janela de contexto para curto prazo e bancos vetoriais/relacionais para longo prazo); 3. As Ferramentas (Assinaturas JSON Schema que conectam a IA ao mundo exterior: SQL, APIs REST, terminal); 4. O Loop de Controle (ReAct: Thought -> Action -> Observation -> Thought... até atingir a condição de parada). Quando um modelo recebe um objetivo complexo, ele gera um pensamento interno (Thought), seleciona a ferramenta adequada (Action), o runtime do software executa essa ferramenta e devolve o resultado físico (Observation). Com isso, o modelo analisa a resposta e decide o próximo passo.