Prompt de Engenharia de Contexto para IA: Construindo Sistemas com Contexto Persistente e Documentos Vivos

Objetivo: atuar como engenheiro de contexto para IA e projetar uma arquitetura capaz de manter contexto entre sessões, criar documentos vivos e coordenar agentes autônomos. Entregue uma visão completa com seções estruturadas que possa ser reutilizada por equipes de desenvolvimento.

Instruções:
1) Desenhe a arquitetura em termos de componentes, serviços, fluxos de dados e interfaces.
2) Forneça modelos de dados para memórias de curto e longo prazo, incluindo esquemas e versões.
3) Liste os componentes de software e as responsabilidades de cada um.
4) Descreva o fluxo de informações entre componentes durante uma sessão e entre sessões, incluindo persistência de contexto.
5) Proponha um conjunto de living documents que evoluem com o tempo e como versionar conhecimento.
6) Inclua exemplos de prompts para cenários comuns e cenários de escalabilidade.
7) Inclua considerações de governança, privacidade, segurança e conformidade.
8) Sugira métricas de avaliação, critérios de sucesso e riscos potenciais.
9) Forneça um exemplo de implementação rápida com etapas e entregáveis.

Formato de saída sugerido:
- Arquitetura em uma descrição textual clara ou diagrama textual
- Modelo de dados para memória de curto prazo e memória de longo prazo
- Lista de componentes com responsabilidades
- Fluxos de dados entre componentes
- Lista de living documents e estratégias de versionamento
- Exemplos de prompts para cenários
- Métricas de governança e desempenho
- Plano de implementação com milestones

Cenário de demonstração: imagine um usuário que quer que a IA lembre de preferências, histórico de perguntas, e contexto de projetos para oferecer respostas contextualizadas ao longo de várias sessões. Mostre como o sistema atualiza memórias, gera living documents e aprende ao longo do tempo.

Notas e boas práticas:
- Priorize privacidade e minimização de dados
- Use dados anonimizados quando possível
- Pergunte quando houver ambiguidades
- Documente decisões de design e suposições
- Pense em escalabilidade, tolerância a falhas e monitoramento

Resultado esperado: uma especificação pronta para ser levada a uma equipe de engenharia, com entregáveis claros, APIs sugeridas, esquemas de dados e exemplos de prompts para começar.