Agente que executa, erra e corrige: loop, ferramentas, permissão e limite de gasto.
Um agente não é um chat com personalidade — é um laço que chama ferramenta, lê o resultado e decide o passo seguinte. O que define o comportamento é o harness em volta do modelo: quais ferramentas existem, o que a permissão deixa passar, e onde o laço para. Aqui entra desde o primeiro tool call até time de subagentes, memória, e o problema que ninguém resolve no primeiro dia: custo imprevisível por construção.
Agrupados pela trilha de origem — o tema atravessa 20 trilhas.
As consultas de maior intenção deste tema, respondidas aqui.
Use fluxo determinístico sempre que você souber os passos de antemão — ele é mais barato, mais rápido e testável. O agente ganha quando o caminho depende do que se encontra no meio: quantos arquivos existem, o que a consulta devolveu, se o teste passou. A pergunta que decide é se você consegue escrever o fluxograma; se consegue, escreva o fluxograma.
Quase sempre porque uma ferramenta devolve resultado vazio ou ambíguo e o modelo interpreta isso como "tente de outra forma". Sem critério de parada verificável, o laço gira até alguém olhar a fatura. As duas defesas são estruturais, não de prompt: teto de passos e ferramenta que devolve erro explícito em vez de vazio — "nenhum resultado" é informação, string vazia não é.
Com teto de passos e teto de gasto configurados fora do prompt, porque o custo de um agente é imprevisível por construção: o número de voltas depende do que ele encontra. Instrução do tipo "seja econômico" é pedido, não garantia. Some a isso cache da parte estável do prompt e roteamento por tarefa, que atacam o valor de cada volta em vez da quantidade.