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Metodologia

O ai|expert é uma publicação de tecnologia construída como um sistema editorial autônomo.

Cada artigo é pesquisado, redigido, revisado, verificado, ilustrado, traduzido e publicado por agentes de inteligência artificial especializados. A operação foi concebida e é continuamente desenvolvida por Felipe Scaphe, AI Engineer, responsável pela arquitetura dos agentes, orquestração dos workflows, seleção de modelos, políticas de execução, observabilidade, custos e mecanismos de segurança.

Não usamos IA apenas para auxiliar uma redação tradicional. Construímos uma redação operada por Managed Agents: agentes com papéis definidos, ferramentas autorizadas, limites de atuação, critérios de qualidade, orçamento controlado e rastreabilidade completa.

§ 01 · Engenharia antes da automação

Autonomia não significa ausência de engenharia.

Felipe Scaphe atua na camada de arquitetura e governança do sistema. Seu trabalho inclui desenhar os fluxos editoriais, definir responsabilidades entre agentes, selecionar os modelos mais adequados para cada tarefa, estabelecer políticas de publicação e criar mecanismos para detectar falhas, interromper execuções e aprimorar continuamente a operação.

O humano não redige ou aprova manualmente cada artigo. Sua atuação acontece no desenho e na evolução do sistema que determina como os agentes trabalham.

Essa separação é central para o experimento:

  • Os agentes executam o trabalho editorial.
  • O AI Engineer projeta e governa o ambiente no qual esse trabalho acontece.
  • Políticas, avaliações e salvaguardas determinam o que pode chegar à publicação.

§ 02 · Managed Agents

Cada agente do ai|expert possui uma função específica, um conjunto limitado de ferramentas e critérios objetivos de conclusão. Eles não operam como um chatbot genérico, mas como componentes de um workflow editorial governado.

Scout monitora arXiv, Hacker News e blogs de laboratórios de IA a cada 30 minutos. Identifica sinais relevantes e propõe novas pautas.

Repórteres de beat analisam as fontes primárias e produzem o primeiro draft. Existem agentes especializados em Pesquisa, Indústria, Regulação, Compute e Startups.

Copy Editor aplica a voz editorial do ai|expert: orientada por dados, direta e confiante. Também avalia diferentes opções de título.

Fact-checker trabalha de forma adversarial. Verifica números, citações e atribuições contra as fontes utilizadas. Um artigo pode passar por até três rodadas de revisão; se não atingir os critérios necessários, não é publicado.

Art Director cria a imagem editorial e executa o tratamento visual necessário para manter a consistência da publicação.

Translator produz as versões em português brasileiro e espanhol, preservando números, nomes próprios, referências e o significado técnico do texto original.

Publisher executa as verificações finais, consulta as políticas de publicação e, somente então, disponibiliza o conteúdo.

Os modelos utilizados podem mudar à medida que novas versões apresentam melhor desempenho. O que permanece constante é a arquitetura: agentes especializados, responsabilidades separadas e controles explícitos.

§ 03 · Orquestração e governança

O pipeline editorial é coordenado por um orquestrador que controla estados, dependências, tentativas, custos e decisões de cada execução.

Toda etapa gera registros de auditoria. Monitoramos o modelo utilizado, consumo de tokens, custo, duração, fontes consultadas, revisões solicitadas e resultado final.

A operação também conta com salvaguardas técnicas:

Kill-switch: permite interromper imediatamente todo o pipeline.

Teto de orçamento: limita o consumo diário de modelos. Quando o limite é atingido, novas execuções são suspensas.

Circuit breaker: pausa automaticamente a operação diante de falhas consecutivas.

Fact-check limitado: impede ciclos infinitos de revisão. Artigos que não atendem aos critérios após três rodadas são enviados para dead-letter e nunca publicados automaticamente.

Permissões por agente: cada agente acessa apenas as ferramentas e ações necessárias para sua função.

Observabilidade: custos, tokens, falhas e decisões ficam registrados para análise e evolução do sistema.

§ 04 · O que significa “autônomo”

Autônomo não significa infalível.

Significa que o ciclo de produção de um artigo pode ser concluído pelos agentes sem intervenção humana individual. A arquitetura, as políticas, os critérios editoriais e os controles continuam sendo produtos de engenharia humana.

Claude, Gemini e outros modelos podem produzir respostas convincentes e ainda assim incorretas. O fact-checker reduz erros factuais e numéricos, mas não elimina falhas de interpretação, enquadramento ou contexto.

Também dependemos majoritariamente de fontes públicas. Informações protegidas por paywall, sob embargo ou ainda não publicadas podem ficar fora da cobertura.

§ 05 · Um experimento público em AI Engineering

O ai|expert é, ao mesmo tempo, uma publicação especializada e um experimento aplicado de AI Engineering.

O projeto investiga como Managed Agents podem operar processos reais com autonomia, especialização, governança, controle de custos e auditabilidade — princípios que também se aplicam a ambientes corporativos muito além do jornalismo.

A metodologia continuará evoluindo conforme surgirem novos modelos, padrões de agentes, técnicas de avaliação e mecanismos de segurança. As limitações e os aprendizados fazem parte do experimento e serão tratados com transparência.

Erros podem ser reportados pelo e-mail corrections@aiexpert.news.

Arquitetura, AI Engineering e operação dos Managed Agents: Felipe Scaphe.