Harness Engineering para agentes inteligentes
Usar IA para escrever código virou o básico. O mercado paga quem sabe construir o que fica em volta do modelo. Em 2 manhãs ao vivo, você constrói essa camada do zero, num agente que roda dentro de um sistema.
Empresas que contratam alunos do Beer and Code
Tenho certeza que você já passou por isso:
O Codex te impressiona, Claude Code escreve todo o seu código. Você usa IA todo dia.
Aí você coloca IA dentro do seu sistema e tudo muda.
O agente inventa resposta quando não sabe, ignora a regra que você escreveu no prompt e responde uma coisa hoje e outra amanhã. Você reescreve o prompt, troca de modelo, e o problema volta em outro lugar.
Trocar de modelo não resolve porque o problema não está no modelo. Todo agente que funciona dentro de um produto tem uma camada de engenharia em volta que você não vê: guardrails, tools, RAG, memória, evals, observabilidade.
Sem essa camada, você tem uma chamada de API passando um prompt. Não tem um agente inteligente.
Isso tem nome: falta de harness.
E é exatamente o que esse Lab vai te ensinar a construir.
O Projeto
Você vai construir um agente que faz isso:
Manda o link de qualquer oferta de Black Friday. O agente ignora o preço riscado da loja, busca o histórico de preço do produto, compara com outras lojas, aplica a regra de negócio e entrega um veredito baseado nesses dados.
Arquitetura do Sistema
Tools e servidor MCP
O agente busca dados do produto, histórico de preço e o mesmo item em outras lojas por um servidor MCP que você mesmo constrói.
Guardrails de entrada e saída
O guardrail de entrada barra o que não deve chegar ao modelo. O de saída confere a resposta antes de ela chegar ao usuário.
Regra de negócio em código
A regra em código decide se o desconto é real. O modelo busca os dados, orquestra as tools e explica o resultado.
Blueprint
https://loja.com/p/fone-bluetooth-x200
Veredito com justificativa: desconto real, desconto falso ou histórico insuficiente.
"Esse é o tipo de software que separa quem integra IA de quem é Engenheiro de IA."
O Método Sanduíche
Sozinho, qualquer modelo (GPT, Claude ou Gemini) responde o que acha melhor, inventa quando não sabe e ignora a regra que você escreveu no prompt. Para virar parte confiável do seu sistema, ele precisa de uma estrutura em volta.
São 8 camadas, e o sanduíche só funciona com todas elas.
01 · fatia de cima
Guardrail de entrada
Barra o que não deve chegar ao modelo.
02 · o recheio
Prompt + janela de contexto
Regras no system e, em cada etapa, só o contexto que ela precisa.
03
Esforço de raciocínio
Raciocínio alto só nas decisões que pedem e baixo no resto, o que reduz custo e tempo de resposta.
04
Tools / MCP
O agente busca dado real pelas próprias tools, com contrato tipado, num servidor MCP que você constrói.
05
RAG
Busca o que o modelo não sabe (histórico, política da loja, documentação) para a resposta se apoiar em dado.
06
Skills
Instruções especializadas que só entram no contexto quando a tarefa pede.
07
Memória
O agente lembra o que já consultou e não repete trabalho.
08 · fatia de baixo
Guardrail de saída
Confere cada resposta contra a regra em código antes de ela chegar ao usuário.
Ligue as camadas. Veja o agente mudar de ideia.
O Desconfiômetro analisa uma oferta de Black Friday: um fone que "saiu de R$ 899 por R$ 449". Comece com o agente cru e ligue uma camada por vez.
Desconfiômetro · agente ao vivo
0/8 camadas ativas
Fone Bluetooth X200
R$ 899R$ 449
Agente cru
Desconto confirmado! Metade do preço, ótima oportunidade.
O agente acreditou no preço riscado que a loja mostra.
O sanduíche é o mesmo em qualquer projeto: troque o Desconfiômetro por cotação de fornecedor, conciliação bancária ou um atendimento que consulta pedido, e as 8 camadas continuam lá.
O que está faltando na sua stack
Saber usar o modelo é o mínimo. O que falta é o harness em volta dele.
Chamar a API é o básico
Em 2026, todo dev já sabe chamar uma API de IA. Quem não sabe construir o harness em volta continua no nível zero.
Falta de harness
Seu concorrente já coloca dentro do sistema um agente que busca, decide e explica. O seu ainda responde qualquer coisa quando perguntam qualquer coisa.
Oportunidade
Daqui a 12 meses, a concorrência vai ser bem maior. Hoje, saber construir harness ainda é o que diferencia um dev em Engenharia de IA.
O que você vai dominar na prática
Você constrói um agente que roda dentro do sistema, busca dados reais, segue a regra de negócio e é testado antes de cada mudança.
> analisar https://loja.com/p/fone-bluetooth-x200
guardrail_entrada · link válido, pedido dentro do escopo
tool buscar_produto → R$ 449
tool historico_preco(90d) → mediana R$ 429
tool outras_lojas → R$ 419 · R$ 435 · R$ 452
regra desconto_real(449 < 429) → false
guardrail_saida · resposta bate com a regra ✓
Seu agente hoje x seu agente depois do Lab
Antes do Lab
Depois do Lab (com harness)
É para você se:
- •já é dev e quer dominar a camada de engenharia de IA.
- •entende que o LLM é só uma parte do sistema.
- •quer aprender a arquitetura de sistemas com IA.
- •quer colocar agente dentro de sistema, não só usar IA para escrever código.
NÃO é para você se:
- •nunca escreveu uma linha de código na vida.
- •acha que engenharia de IA é só "falar melhor com o robô".
- •procura fórmula mágica para ficar rico sem esforço técnico.
- •tem aversão a backend ou arquitetura de sistemas.
Com quem você
vai aprender
Lucas Souza (Virgu)
AI Engineer Specialist
AI Engineer Specialist em uma fintech multinacional, lidera a construção de soluções de IA que já alcançam taxas de conversão superiores às humanas. Com mais de 12 anos de experiência como desenvolvedor, participou de projetos para empresas como Porsche e Grupo São Francisco, além de ter construído o maior e-commerce de produtos odontológicos da América Latina.
Danilo Sampaio
CEO Beer and Code
Danilo Maglio Sampaio construiu uma carreira em Y, avançando da área de suporte técnico à diretoria de tecnologia em pouco tempo. É CEO e fundador do Beer and Code. Há mais de 10 anos atua com arquitetura de software, liderança e formação de profissionais, tendo impactado mais de 10 mil alunos.
O que os alunos das edições anteriores escreveram
Avaliações na Eduzz e mensagens no chat durante as aulas ao vivo. Texto original, sem edição.
mais um dos pontos que Virgo deu conteudo de meses de faculdade em 30 minutos
os caras simplificam muito o conhecimento e tornam facil o aprendizado
Excelente conteudo. Nao somente focando no tecnico, mas tambem criando um direcionamento profissional
Gostei muito das reflexões e da profundidade do conteúdo! Realmente acrescentou conhecimento que pode ser aplicado e fazer uma diferença positiva na produção de software.
Gostei muito da didatica, Virgu feraaaa absurdo e claro Danilo acido rsrsrsr com comentarios e observaçoes sensacionais.
Muito bom, todo conteúdo prometido foi abordado, mesmo passando do horário o que é muita consideração por parte dos responsáveis
Didática excelente, superou as expectativas. Conteúdo realmente relevante, respondem com muita diligencia!
Excelente a didática! Muito conteúdo de qualidade!
Excelente conteúdo e imersão!
Conteúdo técnico e aprofundado
Experiência perfeita. Muito melhor do que imaginei.
Foi um evento muito bom. Só não foi 5* por conta que eu tive que sair mais cedo e não assisti a última parte. Uma pena!
Como funciona o
AI Engineering Lab?
Começamos com a apresentação do projeto e as primeiras camadas do sanduíche: guardrail de entrada, prompt e janela de contexto, esforço de raciocínio, tools e servidor MCP.
Foco: MCP · guardrails · prompt e contexto
Entram RAG, skills, memória e guardrail de saída. Depois, o que fica em volta: testes, evals, observabilidade e a conta de custo, latência e cache. O Desconfiômetro termina funcionando no seu repositório.
Foco: RAG · evals · observabilidade
O cenário mudou e o AI Engineering Lab te coloca muito à frente.
O mercado paga em média R$ 27k de entrada pra quem constrói. R$ 12k pra quem usa.
Desenvolvedor Full-Stack Pleno
{ STACK TRADICIONAL • 3-5 ANOS }
Desenvolvedor Full-Stack Sênior
{ STACK TRADICIONAL • 8-10 ANOS }
Engenheiro de IA
{ ENTRADA • PRIMEIRA VAGA }
O mercado tradicional está saturado e com salários parados. Em Engenharia de IA, falta gente que saiba construir o harness. Faixas salariais: Robert Half, Guia Salarial 2026.
Garantir minha vagaO lote vira quando as vagas esgotam
Compre no lote atual antes que o preço suba.
Em breve
Lote 2
R$ 47
Próxima virada
Em breve
Lote 3
R$ 52
Em breve
Lote 4
R$ 57
Em breve
Lote 5
R$ 62
Preencha o formulário abaixo e garanta sua vaga
São duas manhãs ao vivo construindo do zero um agente dentro de um sistema, com o harness completo em volta do modelo.
Porque os conteúdos do Beer and Code são diferentes: