Quando migrar do Ollama para o vLLM
Ollama é uma das formas mais fáceis de executar um modelo de linguagem local, mas a conveniência pode esconder o momento em que um experimento local se torna um serviço de inferência compartilhado que precisa de melhor agendamento e observabilidade.
A segurança do protocolo define quem pode agir, não o modelo.
A injeção de prompt recebe a maior parte da atenção em relação à segurança em sistemas de LLM (Modelos de Linguagem de Grande Escala), e merece atenção, mas não é o único problema quando os agentes começam a chamar ferramentas e delegar trabalho a outros agentes.
Tarefas A2A de longa duração persistem além das sessões de chat.
A maioria das demonstrações de agentes de IA ainda se comporta como conclusões de chat com passos extras: você envia um prompt, aguarda alguns segundos e recebe uma resposta em uma única mensagem.
A2A não está morto. Apenas não é universal.
O protocolo Agent2Agent da Google, geralmente abreviado para A2A, teve um primeiro ano estranho.
O MCP fornece ferramentas aos agentes. O A2A fornece pares aos agentes.
A arquitetura de agentes de IA está começando a se dividir em duas camadas.
O A2A transforma agentes em pares de rede.
O Protocolo A2A, sigla para Agent2Agent Protocol (Protocolo Agente para Agente), é um padrão aberto para comunicação entre sistemas independentes de agentes de IA.
Evite efeitos colaterais duplicados
Idempotência em sistemas distribuídos é a propriedade que te protege quando a rede mente, as filas tentam novamente, o cliente entra em pânico e o operador aciona o replay. Em sistemas de produção, a entrega duplicada é normal. Efeitos coliduais duplicados são o bug.
Servir e trocar LLMs sem reinícios.
Por muito tempo, o llama.cpp teve uma limitação gritante:
era possível servir apenas um modelo por processo, e a troca exigia uma reinicialização.
Busca de IA autohospedada com LLMs locais
Vane é uma das entradas mais pragmáticas no espaço de “busca de IA com citações”: um motor de respostas auto-hospedado que combina recuperação da web em tempo real com LLMs locais ou na nuvem, mantendo toda a pilha sob seu controle.
O que realmente ocorre quando você executa o Ultrawork.
Oh My Opencode promete uma “equipe de desenvolvedores de IA virtual” — Sisyphus orquestrando especialistas, tarefas executando em paralelo e a mágica palavra-chave ultrawork ativando tudo isso.
Como instalar, configurar e usar o OpenCode
Continuo voltando ao llama.cpp para inferência local — ele oferece um controle que o Ollama e outros abstraem, e simplesmente funciona. É fácil executar modelos GGUF interativamente com llama-cli ou expor uma API HTTP compatível com a OpenAI com llama-server.
Airtable - Limites do plano gratuito, API, webhooks, Go e Python.
O Airtable deve ser pensado como uma plataforma de aplicativos low-code construída em torno de uma interface de planilha “semelhante a banco de dados” colaborativa - excelente para criar rapidamente ferramentas operacionais (rastreadores internos, CRMs leves, pipelines de conteúdo, filas de avaliação de IA) onde usuários não desenvolvedores precisam de uma interface amigável, mas os desenvolvedores também precisam de uma superfície de API para automação e integração.
Selenium, chromedp, Playwright, ZenRows - em Go.
A escolha da pilha de automação de navegador e raspagem web em Go [{< ref “.” >} “browser automation stack and webscraping in Go”) afeta a velocidade, a manutenção e onde seu código é executado.
Automação de navegador com Python e testes E2E comparados.
A escolha da stack de automação de navegador correta em Python afeta a velocidade, estabilidade e manutenção. Esta visão geral compara Playwright vs Selenium vs Puppeteer vs LambdaTest vs ZenRows vs Gauge - com foco em Python, embora observando onde Node.js ou outras linguagens se encaixam.
Repositórios Go em destaque em janeiro de 2026
O ecossistema Go continua a prosperar com projetos inovadores que abrangem ferramentas de IA, aplicativos auto-hospedados e infraestrutura de desenvolvimento. Esta análise examina os repositórios Go mais populares no GitHub deste mês.
Domine a extração de texto de PDF com Python
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