A era da inteligência artificial generativa, iniciada após o lançamento do ChatGPT em novembro de 2022, abriu um novo leque de possibilidades e, com isso, surgiram novas funções para atender às demandas. Entre elas, destacou-se a Engenharia de IA.
Inicialmente conhecida como Engenharia de Prompt ou Engenharia de LLM, essa função foi vista por muitos como uma simples habilidade de “conversar” com a máquina, limitada a chamadas à API da OpenAI com instruções via prompt, utilizando frameworks como LangChain e LlamaIndex. Porém, essa percepção mudou rapidamente, a profissão provou seu valor e tornou-se uma das mais desejadas pelo mercado, com remuneração elevada, entregando soluções para otimização de processos, automação de tarefas e melhoria da experiência do cliente.
Fontes:
Início: O Hype do Prompt
Inicialmente, a promessa da IA generativa parecia simples: bastava conectar um Large Language Model (LLM) com uma engenharia de prompt bem elaborada (utilizando técnicas como one-shot, few-shot e o uso de tags XML) e RAG básico (busca por similaridade em uma base de dados), e todos os problemas estariam resolvidos. Chatbots inconsistentes, alucinações e experiências frustrantes se tornaram comuns, gerando desconfiança. Essas falhas, no entanto, impulsionaram o desenvolvimento de novas técnicas.
Arquiteturas RAG e Integração
Com a experiência adquirida, o mercado começou a identificar padrões eficazes, criar técnicas e adaptar conceitos antigos. As soluções evoluíram, e os resultados melhoraram. Compare, por exemplo, as arquiteturas propostas por Chip Huyen em abril de 2023:
Fonte:
Building LLM applications for production
Com a de Julho de 2024:
Fonte:
Building A Generative AI Platform
O RAG, por exemplo, evoluiu para diversas variações como Adaptive RAG, Graph RAG, Advanced RAG e Agentic RAG, cada uma utilizando técnicas diferentes.
Além disso, a necessidade de um conhecimento maior de engenharia de software (para projetar sistemas complexos e escaláveis) e engenharia de dados (para garantir a qualidade, pré-processamento e vetorização de dados em bancos vetoriais) tornou-se indispensável.
Agentes e Protocolos
Hoje, as aplicações possuem workflows estruturados e objetivos claros, integrando não apenas um, mas vários agentes em uma única aplicação. Em muitos casos, os LLMs foram substituídos por SLMs (Small Language Models), mais eficientes para tarefas específicas e muito mais econômicos. Além disso, protocolos como MCP (Model Context Protocol), focado em padronizar a troca de contexto entre componentes, e A2A (Agent-to-Agent), que estabelece regras para a comunicação e orquestração entre múltiplos agentes, começam a surgir.
Fontes:
Construindo Agentes de IA Eficazes – Anthropic
Engenharia de Contexto.
Em junho de 2025, surgiu o termo Engenharia de Contexto, consolidando práticas que já existiam, mas eram tratadas de forma isolada. Ela é o pilar arquitetônico para o desenvolvimento de Agentes, permitindo integração e gestão inteligente de múltiplos componentes:
- Uso de ferramentas externas.
- Memórias de curto e longo prazo.
- Contexto compartilhado entre agentes.
- Saídas estruturadas e coerentes.
- Engenharia de prompt.
- RAG.
Fontes:
Engenharia de Contexto para Agentes de IA: Lições da Construção do Manus
Próximos desafios: Plataforma de IA
O mercado vem mostrando sinais claros de que as responsabilidades de um Engenheiro de IA não serão mais apenas construir soluções isoladas, e sim ecossistemas inteiros que escalam. Com a consolidação da Engenharia de Contexto será necessário pensar cada vez mais em Plataformas de IA Generativa (GenAI Platforms). O desafio passa a ser a eficiência e a governança em escala.
O case da GenPlat do iFood é um exemplo claro dessa transição. Os desafios agora incluem:
- Uniformização e Abstração de Modelos: Em vez de integrar um único LLM ou SLM, o engenheiro de plataforma precisa abstrair a complexidade de múltiplas famílias de modelos (OpenAI, Gemini, Llama, modelos on-premise) em uma única interface com fallbacks automáticos para o sistema não cair. O desafio é garantir que diferentes equipes de produto possam usar o melhor modelo para sua necessidade, sem se preocupar com a complexidade da chamada à API, tokens ou custos.
- Gestão de Custos e Latência em Escala: Serviços que gerenciem dinamicamente o caching, o rate-limiting e a otimização de prompts para reduzir custos, mantendo a latência baixa.
- Governança e Segurança Centralizada: Quando centenas de aplicações consomem a IA, a necessidade de segurança, privacidade de dados e compliance se torna central.
- Desenvolvimento de Componentes Reutilizáveis: O foco muda de construir uma solução RAG para construir Serviços RAG reutilizáveis que qualquer equipe interna possa conectar. Isso inclui desenvolver serviços de memória, serviços de orquestração de agentes e serviços de rastreamento (tracing) padronizados, acelerando o desenvolvimento de todas as soluções.
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Até o próximo artigo
Moisés Arruda
Engenheiro de IA