Aqui estou eu, afundado até os joelhos em solicitações de pull no início de 2023, quando encontramos um obstáculo — um verdadeiro quebra-cabeça. Havíamos acabado de atualizar nossa tabela de dependências e percebemos que metade dos workflows estavam parados. Sim, poderia-se pensar que a integração contínua significava que tudo seria simples, mas não era o caso. Isso leva
Olá a todos os criadores de IA! Kai Nakamura aqui, de volta ao clawdev.net. Hoje, quero falar sobre algo que tem me preocupado bastante ultimamente, especialmente com a aceleração constante do desenvolvimento de IA. É sobre contribuir, mas não da maneira que você poderia pensar imediatamente. Frequentemente ouvimos falar de “contribuir para o open source”.
5 erros de orquestração de agentes que custam dinheiro de verdade
Eu vi 3 implantações de agentes em produção falharem este mês. Os 3 cometeram os mesmos 5 erros. Esses erros de orquestração de agentes podem esgotar seus recursos e resultar em perdas financeiras significativas. Se você é sério sobre a otimização do potencial dos seus agentes, deve evitar essas armadilhas.
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Após 1 ano de uso: a API Gemini em 2026
Depois de um ano de uso no meu ambiente de produção, a API Gemini se revelou ser uma mistura de pontos positivos e negativos—útil para pequenos projetos, mas problemática para a escalabilidade de sistemas maiores. Se você quer saber o que faz essa API funcionar, continue lendo e prepare-se.
Após 6 meses com o LangGraph em produção: é ideal para prototipagem rápida, mas difícil para escalar na empresa.
Não sou estranho à adaptação a novas plataformas como desenvolvedor, mas deixe-me dizer, o LangGraph foi uma verdadeira jornada nesses últimos seis meses. Lançado pelo usuário do GitHub langchain-ai, esta ferramenta tem como objetivo
Olá a todos, Kai Nakamura aqui do clawdev.net, seu lugar habitual para tudo sobre desenvolvimento de IA. Hoje, quero falar sobre algo que tem me preocupado bastante ultimamente, algo com que muitos de nós interagem diariamente, mas que talvez não pensamos o suficiente em relação às nossas próprias contribuições: a arte frequentemente negligenciada
Como meu caminho na OpenClaw começou
Eu nunca vou esquecer o primeiro pedido de pull que fiz para a OpenClaw; os nervos pareciam um milhão de insetos rastejando sob minha pele. Passei horas ajustando meu código, me convencendo de que tinha visto cada caso específico. Então, pá! Um único typobras mostrou seu nariz feio – eu tinha escrito
Olá a todos, aqui é Kai Nakamura do clawdev.net, e hoje quero falar sobre algo que está chamando atenção nos meus canais Slack e nos meus feeds do GitHub há semanas: a revolução silenciosa que está acontecendo no desenvolvimento de IA open-source. Não são os grandes lançamentos de modelos de fundação com alarde, mas o concreto, as ferramentas, a infraestrutura, tudo que permite construir com
7 erros de perfilagem de performance que custam dinheiro real
Eu vi 15 aplicações desacelerarem consideravelmente no último trimestre, e adivinha só? Todas cometeram os mesmos 7 erros de perfilagem de desempenho. Esses erros não apenas desperdiçam o tempo dos desenvolvedores; eles podem custar às empresas uma fortuna em perda de produtividade, custos de infraestrutura e perda de clientes. Entender o que
TGI vs llama.cpp : Uma confrontação para pequenas equipes
Comece com isto: o TGI da Hugging Face tem 10.811 estrelas no GitHub, enquanto o llama.cpp está atrasado. Mas sejamos realistas: as estrelas não servem para nada se a ferramenta não faz o trabalho. Em um mundo onde pequenas equipes precisam de eficiência, mas carecem de um grande número de recursos, a escolha