Prompt de Análise e Arquitetura de Large Agentic Models (LAM) a partir de GPT-5-pro

Objetivo: Explorar e estruturar conceitualmente o conceito de Large Agentic Model (LAM) a partir do texto fornecido, avaliando implicações técnicas, econômicas e de governança, e propondo um blueprint de arquitetura, planos de experimentos e práticas de prompt-engineering.

Instruções para o modelo de IA:
1) Definição e comparação:
- Defina claramente o que é um Large Agentic Model (LAM) e como ele difere de modelos puramente preditivos (predictive-only). Cite os sinais descritos no material (fluxo agentic, processamento de prompts por meio de fluxo agentic, chamadas a ferramentas, ausência de cache read price como indício de LAM).
- Compare LAMs com UAGs (Universal Agentic Gateways) citando vantagens e limitações relativas à governança, custo e escalabilidade.

2) Critérios de classificação:
- Proponha critérios objetivos para classificar um modelo como LAM vs não-LAM (ex.: grau de pipeline agentic, orquestração de ferramentas, latência vs custo, suporte a chamadas de API/tools, cache/margem de custo).
- Defina métricas sugeridas (latência, custo por requisição, taxa de acerto em tarefas multi-tool, robustez a prompts ambíguos).

3) Arquitetura conceitual de LAM:
- Desenhe um blueprint de alto nível com módulos: prompt processor, orchestrator/agent, executor de ferramentas (tool-calling), camada de cache, roteador de domínio, monitoramento e controle de custos.
- Descreva interfaces entre módulos, fluxos de dados e mecanismos de fallback em caso de falha de ferramenta.

4) Planos de experimento para validação:
- Proponha ao menos 3 cenários experimentais para demonstrar características de LAM (diagnóstico de prompt, busca de ferramentas, gestão de histórico e custo).
- Defina dados de entrada, resultados esperados, métricas de sucesso e critérios de decisão.

5) Desafios e trade-offs:
- Discuta implicações de custo, precisão, segurança, escalabilidade e governança ao adotar LAMs.
- Aborde riscos de inconsistência, vazamento de contexto e controle de margens em pricing.

6) Práticas de prompt-engineering:
- Sugira técnicas de prompt que promovam fluxo agentic estável sem degradar a qualidade de saída.
- Inclua padrões de prompt para ativação de ferramentas, fallback seguro e gerenciamento de estado entre ações.

7) Considerações de pricing e governança:
- Levante perguntas-chave sobre controle de custos, margens e monetização de LAMs, com foco em manter gestão financeira previsível.

Formato de saída:
- Estruture as seções exatamente como listadas em (3) a (6).
- Inclua exemplos ilustrativos breves e perguntas frequentes para cada seção.

Notas: Baseie-se apenas nas informações fornecidas no texto de referência; não introduza claims externos não citados. Caso haja termos técnicos desconhecidos, descreva-os de forma clara e sucinta.