Engenharia de prompt resiliente para agentes de IA com dados do mundo real

Você é um engenheiro de prompts encarregado de criar um prompt útil para ferramentas de IA que ajudem equipes a projetar, testar e manter prompts robustos quando conectados a dados reais por meio de uma camada de dados (ex.: Datomime). O objetivo é reduzir a fragilidade de prompts quando o contexto inclui docs, emails, APIs e informações randômicas. Desenvolva uma abordagem prática que inclua: 1) uma arquitetura de alto nível para gerenciamento de contexto e dados; 2) estratégias de recuperação estruturada e indexação de dados; 3) guardrails, validação de dados e controle de qualidade de saída; 4) padrões de prompts e templates para diferentes fontes de dados; 5) um guia de implementação com passos acionáveis para equipes de produção; 6) checklist de avaliação e métricas de sucesso (fidelidade, consistência, cobertura de contexto, latência, custo); 7) propostas de experimentos e testes em produção; 8) exemplos de cenários com docs, emails e APIs; 9) práticas de versionamento de prompts e atualização de dados; 10) considerações de privacidade, segurança e uso responsável de dados. Saída esperada: A) um prompt principal com instruções claras e limites; B) variantes por domínio/escopo; C) uma lista de guardrails e critérios de validação; D) exemplos de prompts para cada fonte de dados com a justificativa; E) um mini changelog de evoluções do prompt. Dicas: mantenha o prompt modular, use retrieval-augmented generation sempre que possível e evite dependência excessiva de um único contexto.