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Solucionado
Fiquei pensando em uma nuance da frase “agentes armazenam estado”. Talvez seja útil enxergar que esse estado muitas vezes não está “dentro” da LLM, mas no ambiente ao redor dela — histórico, arquivos, memória externa, resultados de ferramentas e estado do workflow.
A LLM continua fazendo a inferência, enquanto a arquitetura agentic é que mantém essa continuidade. Achei uma distinção interessante para entender melhor o que realmente compõe um agente.
Gostei bastante dessa colocação, principalmente da ideia de separar o que é a LLM do que é a estrutura que mantém o contexto ao redor dela.
Essa diferença ajuda muito a entender melhor como funcionam os agentes na prática, porque o “estado” pode estar no histórico, em arquivos, ferramentas ou no próprio fluxo de execução.
Para quem quiser se aprofundar, vale pesquisar também sobre memória em agentes de IA e context engineering, porque esses temas ajudam bastante a complementar essa visão.
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