Prompt para desenhar um agente de IA que automatize a Engenharia de IA

Prompts/Objetivo: Crie um agente de IA nativo que cuide das partes tediosas da engenharia de IA (data plumbing, orquestração entre modelos e curadoria de contexto) para levar protótipos de IA de protótipo a produção rapidamente. Com base no conceito NextToken, descreva uma arquitetura de alto nível e forneça:\n- Componentes principais: ingestão de dados, parsing de PDFs, extração e sumarização de contexto, armazenamento de contexto, roteador de modelos, orquestrador de tarefas, monitoramento/observabilidade, segurança e governança.\n- Contratos de dados e APIs entre módulos (formatos de entrada/saída, schemas, mensagens).\n- Fluxos de dados: desde a ingestão até a produção, com caminhos para lidar com falhas (retries, fallback, recontextualização).\n- Um modelo de roteamento de modelos que escolhe o modelo certo com base no contexto, custo, latência e confiabilidade, com mecanismos de cache e atualização de contexto.\n- Estratégias para melhorar parsing de PDFs e extração de contexto, incluindo pré-processamento, extração de entidades e sumarização com controle de qualidade.\n- Um diagrama textual/ pseudocódigo do orquestrador que coordena tarefas entre módulos, incluindo filas, semáforos e controle de fluxo.\n- Planos de produção: testes, rollouts, observabilidade (métricas, logs), segurança (dados sensíveis, confinamento de modelos), governança de dados e versionamento de pipelines.\n- Métricas de sucesso e critérios de saída de cada etapa.\n- Exemplos de cenários de uso com entradas e saídas esperadas.\n- Dicas de prompts para interagir com o sistema de agentes e modelos de IA, incluindo prompts de recontextualização e verificação de consistência.