👨‍💻 HARNESS na PRÁTICA: Prepare Agentes de IA para OPERAREM seu SISTEMA (abri o código)

Neste vídeo eu explico o que é harness de um agente de IA e abro na tela o código de um agente real para mostrar cada peça funcionando dentro de um sistema de gestão. O harness é todo o software que fica em volta do modelo, e é ele que carrega contexto, ferramentas, loop de execução, orquestração, estado durável, guardrails e observabilidade. É a parte que decide se o seu agente vira projeto de meses ou entra em produção em dias. O código que eu abro é o agente de SDR de imobiliária que já apareceu aqui no canal, criado a partir do template skail ai-agent. Ele roda em .NET, ganha estado durável só de usar skail function e skail command, e registra cada etapa no monitor da skail sem gastar com Datadog ou Cloudwatch, sem configurar New Relic e sem montar uma stack de OpenTelemetry. Na demonstração você vai ver um harness que: ✅ Carrega as configurações da sessão com código determinístico antes de chamar a LLM ✅ Transforma os anexos do usuário em texto, porque a LLM só recebe texto e devolve texto ✅ Classifica a intenção do usuário e deixa a decisão do que fazer com o código ✅ Executa o fluxo vinculado à intenção e devolve o resultado para a LLM ✅ Expõe tools com nome, prompt e contrato de objetos, chamando a API do próprio sistema ✅ Encadeia ferramentas pelo contrato, instruindo a IA a obter o lead antes de atualizar ✅ Aplica política de encerramento e sai do loop quando a sessão termina ✅ Hiberna quando a execução precisa esperar dias, libera thread e host, e volta exatamente de onde parou ✅ Registra decisão, ferramenta chamada, resposta e chamadas REST no monitor, sem configurar observabilidade 👉 Você já tem algum harness rodando aí, mesmo que simples? Escreve nos comentários como ele está montado hoje que eu comento nos próximos vídeos. O exemplo está em .NET com C#, e a skail funciona com sistemas legados escritos em qualquer linguagem. Se você desenvolve ERP, CRM ou plataforma SaaS e quer colocar agentes de IA em produção sem reescrever a sua aplicação, este vídeo mostra as peças que faltam no seu sistema. ⏱ Capítulos: 00:00 Introdução 00:38 A LLM é só texto 01:26 Contexto e memória 01:47 Ferramentas e loop 02:48 Orquestração 03:28 Estado durável e guardrails 04:13 Observabilidade e evals 05:03 O código do agente 07:45 Fluxo por intenção 10:57 Anatomia de uma tool 13:39 Estado durável no código 15:09 Observabilidade nativa 16:13 Guardrails do template 17:23 Alternativas de stack 18:53 Encerramento 💬 Dúvidas/Sugestões/Críticas? Deixe seu comentário! Links Úteis: 🔗 Conheça a skail: https://skail.dev/casos/agentes-de-ia 📖 Documentação Técnica: https://docs.skail.dev #agentesdeIA #dotnet #csharp