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Um processo que cabe num desenho

Nós, arestas e estado; checkpoint, retentativa e compensação cada um no seu lugar; Graph Engineering e o laboratório da equipe de agentes que espera a aprovação sem repetir nada.

Augusto VillelaLeitura de 11 minAula 12 de 25Livro: Capítulo 19 (e laboratório do capítulo 52)

Resumo da aula

  • Um fluxo com etapas conhecidas vai para o desenho, e o modelo entra só onde precisa interpretar texto.
  • O estado salvo a cada etapa permite cair, esperar uma pessoa e voltar sem repetir, desde que nada com efeito venha antes da pausa.
  • A retentativa é para o que é passageiro, com teto declarado.
  • E todo efeito no mundo declara o seu desfazer, começando pelo mais fácil de desfazer.

Neste artigo

  1. Do laço ao mapa
  2. Nós, arestas e o estado que viaja
  3. Arestas condicionais: onde o fluxo escolhe
  4. Checkpoint: o salvar jogo do processo
  5. O efeito antes da pergunta
  6. Retentativa: só para o que é passageiro
  7. Compensação: desfazer na ordem inversa
  8. Graph Engineering, e quando ela compensa
  9. O laboratório 52: aprovar amanhã, sem repetir nada
  10. A pausa, a retomada e a aprovação que não se repete
  11. A compensação provada de propósito

O artigo é lido por partes. Use os botões abaixo para avançar — a aula em vídeo e o material de apoio ficam no curso, e o método completo, no livro.

Perguntas frequentes

O que é checkpoint num fluxo de agentes de IA?

É o retrato do estado do processo gravado depois de cada etapa, junto com o nome da próxima, como o salvar jogo do videogame. Se o processo cai, a execução recomeça do último retrato, não do princípio, e nada que já foi feito precisa ser refeito. O checkpoint também permite pausar para uma decisão humana sem prender um processo aberto por horas: o fluxo grava o estado, registra a pergunta e devolve o controle; quando a resposta chega, no mesmo dia ou dias depois, continua dali. Um cuidado: na retomada, a etapa interrompida roda de novo desde a primeira linha, então nada com efeito no mundo deve vir antes da pausa.

Quando usar retentativa e quando usar compensação num fluxo automatizado?

Retentativa é para falha passageira; compensação é para desfazer efeitos quando uma etapa posterior falha de vez. Um emissor de nota fora do ar por alguns minutos merece nova tentativa, com limite declarado e espera que cresce e leva um sorteio, para que muitos clientes não voltem juntos. Um cadastro inválido é falha permanente, e repetir só adia o erro. Quando os efeitos estão em sistemas diferentes, como estoque e emissão de nota, usa-se o padrão saga: cada etapa com efeito declara sua ação de desfazer, e as compensações rodam na ordem inversa. Compensar não apaga o passado, também é idempotente e, se falhar, vai para uma pessoa.

O que é Graph Engineering em sistemas de IA?

É a disciplina, nomeada no livro, de projetar o fluxo de um sistema de IA como um grafo explícito e testável: etapas com responsabilidade única, passagens com condição legível por código, um estado com esquema declarado e, para cada ponto de risco, o mecanismo certo, como checkpoint, retentativa, interrupção para decisão humana, compensação e critério de parada. Quem escolhe o caminho é código lendo o estado, mesmo quando o estado foi preenchido por um modelo. A prova de bom desenho é testar por partes: provocar uma queda, uma falha permanente, um cliente que não responde. Começa a compensar com o primeiro efeito que precisa ser desfeito ou a primeira espera longa.

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Material do curso A Segunda Onda da IA, de Augusto Villela.← Voltar ao Blog
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