a maioria das pessoas que fala sobre agentes de IA nunca construiu um

aqui está a arquitetura real neste momento
agente de chamada de ferramenta = cérebro llm + registo de funções + ciclo de execução
você define as ferramentas como esquemas estruturados. o modelo escolhe qual ferramenta chamar e passa os argumentos. seu runtime executa e alimenta o resultado de volta
esse é o ciclo completo. sem magia
frameworks modernos como langchain ou chamadas de funções do openai lidam com o roteamento. plataformas de ml na nuvem como vertex ou bedrock lidam com a escalabilidade da inferência para que você não gaste dinheiro com gpus ociosas
qwen 3.5 modelos pequenos - 0.8B a 9B de parâmetros - podem rodar chamadas de ferramenta localmente em um único nó. mesma fundação que os grandes modelos, apenas com menos computação
o diferencial não é saber que a IA existe. é saber como conectar ferramentas em um ciclo que realmente entrega o resultado
se você estiver construindo agentes agora, abandone qualquer framework que esteja usando.