O cenário de LLMs no final de 2025 é um ecossistema dinâmico, muito distante dos primeiros dias da IA generativa. Estamos vendo um impulso implacável em direção a maior autonomia, compreensão contextual mais profunda e capacidades multimodais cada vez mais sofisticadas. Como desenvolvedores, não estamos mais apenas encadeando chamadas de API; estamos arquitetando sistemas intrincados que aproveitam o uso avançado de ferramentas, gerenciam janelas de contexto gigantescas e orquestram fluxos de trabalho agentivos complexos. Tendo acabado de testar as últimas iterações da série GPT da OpenAI e do Claude da Anthropic, deixe-me apresentar as práticas, os novos primitivos e as arestas ainda não totalmente polidas.
A Evolução da Gestão de Contexto: Além de Tokens Simples
A capacidade de um LLM manter um contexto coerente e relevante em interações estendidas tem sido um desafio constante. No final de 2025, tanto a OpenAI quanto a Anthropic fizeram avanços significativos, indo além de simplesmente aumentar os limites de tokens para implementar estratégias de gerenciamento de contexto mais inteligentes.
Para a OpenAI, a mudança da API original Assistants para a nova Responses API (lançada em 11 de março de 2025) marca uma mudança estratégica em direção a uma plataforma de agente mais robusta. Embora a Assistants API v1 tenha sido descontinuada no final de 2024 e a v2 seja atualmente suportada, a Responses API é o futuro, projetada desde o início para lidar com o histórico de conversação e o contexto de forma mais eficiente. Ela promete abstrair grande parte do gerenciamento de estado manual que os desenvolvedores tinham que implementar anteriormente. Nos bastidores, isso geralmente envolve técnicas como a atenção de janela deslizante, onde o modelo se concentra em um segmento recente da conversa, resumindo ou descartando informações mais antigas menos relevantes de forma inteligente. Isso é crucial porque, apesar dos aumentos massivos, as janelas de contexto não são infinitas e os custos computacionais quadráticos ainda se aplicam aos mecanismos de atenção tradicionais. Modelos como o GPT-4.1, que se destaca em tarefas de codificação, demonstram melhor retenção de contexto em grandes bases de código.
O Claude da Anthropic, particularmente a série Opus, tem consistentemente ultrapassado os limites do tamanho bruto da janela de contexto. O Claude Opus 4.1, lançado em agosto de 2025, possui uma janela de contexto de 200.000 tokens, tornando-o adequado para digerir livros inteiros ou extensas bases de código. Além disso, o beta público do Claude Sonnet 4 agora suporta um contexto de um milhão de tokens, permitindo uma profundidade analítica sem precedentes para análise de documentos em grande escala ou sessões de refatoração de várias horas. Isso é uma mudança de jogo para tarefas que exigem compreensão profunda em grandes quantidades de dados não estruturados. Para ajudar ainda mais os desenvolvedores, o SDK da Anthropic inclui um helper compaction_control. Este recurso gerencia automaticamente conversas com uso intensivo de tokens, resumindo e limpando o contexto quando os limites predefinidos são atingidos, eliminando a necessidade de lógica de compactação personalizada.
Aqui está exatamente como aproveitar o compaction_control do Claude em Python, uma ferramenta prática para gerenciar custos de token em diálogos de longa duração:
import anthropic
import os
# Certifique-se de que sua variável de ambiente ANTHROPIC_API_KEY esteja definida
# os.environ["ANTHROPIC_API_KEY"] = "SUA_ANTHROPIC_API_KEY"
client = anthropic.Anthropic()
# Configure compaction_control
# Isso resumirá o histórico da conversa quando exceder 5000 tokens,
# usando Claude Sonnet 4.5 (ou outro modelo de sumarização adequado)
# e um prompt personalizado para sumarização.
compaction_settings = {
"token_threshold": 5000,
"summarization_model": "claude-sonnet-4.5-20251130", #
"summarization_prompt": "Resuma a conversa anterior para o Claude, focando em fatos-chave e no objetivo final do usuário para ajudá-lo a continuar com precisão."
}
def chat_with_claude_with_compaction(user_message: str, history: list):
# Adicione a nova mensagem do usuário ao histórico
history.append({"role": "user", "content": user_message})
try:
response = client.messages.create(
model="claude-opus-4.1-20250805", #
max_tokens=1024,
messages=history,
compaction_control=compaction_settings #
)
assistant_response = response.content[0].text
history.append({"role": "assistant", "content": assistant_response})
return assistant_response
except Exception as e:
print(f"Ocorreu um erro: {e}")
return "Desculpe, encontrei um erro."
# Exemplo de uso
conversation_history = []
print("Usuário: Olá, preciso de ajuda para planejar um projeto complexo.")
response = chat_with_claude_with_compaction("Olá, preciso de ajuda para planejar um projeto complexo. Ele envolve várias partes interessadas e prazos rigorosos.", conversation_history)
print(f"Claude: {response}")
print("\nUsuário: O escopo do projeto se expandiu significativamente. Agora precisamos integrar três novos módulos.")
response = chat_with_claude_with_compaction("O escopo do projeto se expandiu significativamente. Agora precisamos integrar três novos módulos. Como isso impacta nosso cronograma?", conversation_history)
print(f"Claude: {response}")
Embora impressionante, é importante notar que mesmo com janelas de contexto massivas, o prompting eficaz para recuperação e síntese ideais dentro dessa janela ainda é uma habilidade. Os desenvolvedores ainda precisam empregar uma engenharia de prompt cuidadosa para orientar a atenção do modelo, especialmente em cenários onde a recuperação de "agulha no palheiro" é crítica.
Uso Preciso de Ferramentas e Chamada de Funções: Orquestrando Fluxos de Trabalho Complexos
A capacidade dos LLMs de interagir com sistemas externos – bancos de dados, APIs, interpretadores de código – os transformou em agentes poderosos. Tanto a OpenAI quanto a Anthropic refinaram suas capacidades de uso de ferramentas, movendo-se em direção a uma orquestração mais autônoma e eficiente.
Os recentes aprimoramentos da Anthropic em sua Plataforma de Desenvolvedor Claude, introduzidos em novembro de 2025, são particularmente notáveis por seu foco na eficiência agentiva. Eles introduziram três recursos principais:
Recursos Agentivos Avançados
- Chamada de Ferramentas Programática: O Claude agora pode gerar e executar código que invoca várias ferramentas diretamente em um ambiente de execução gerenciado. Isso reduz drasticamente a latência e o consumo de tokens, eliminando viagens de ida e volta pelo modelo para cada chamada de ferramenta e processamento subsequente do resultado.
- Ferramenta de Pesquisa de Ferramentas: Isso aborda o desafio de gerenciar um grande número de ferramentas. Em vez de carregar todas as definições de ferramentas antecipadamente, o Claude pode descobrir e carregar dinamicamente apenas as ferramentas de que precisa por meio de uma nova capacidade de pesquisa.
- Exemplos de Uso de Ferramentas: Os desenvolvedores agora podem adicionar padrões de uso concretos diretamente nas definições de ferramentas. Esses exemplos, formatados exatamente como a saída real do LLM, melhoram o desempenho do uso de ferramentas do Claude, demonstrando quando e como usar uma ferramenta.
A abordagem da OpenAI, particularmente com a nova Responses API, também enfatiza a integração robusta de ferramentas. Embora a Assistants API v2 já tenha fornecido chamadas de função aprimoradas e acesso a ferramentas hospedadas pela OpenAI, como Code Interpreter e File Search, a Responses API foi projetada para integrá-las ainda mais perfeitamente. Ele continua permitindo que os desenvolvedores definam ferramentas personalizadas usando esquemas JSON, que o modelo pode então chamar.
Vamos analisar um exemplo conceitual em Python demonstrando a chamada de ferramentas programática do Claude, mostrando como ele pode orquestrar várias operações por meio de um único bloco de código:
import anthropic
import json
import os
client = anthropic.Anthropic()
def get_user_profile(user_id: str):
if user_id == "user123":
return {"id": "user123", "name": "Alice Smith", "email": "alice@example.com", "plan": "premium"}
return {"error": "Usuário não encontrado"}
def update_user_subscription(user_id: str, new_plan: str):
if user_id == "user123":
return {"status": "success", "user_id": user_id, "old_plan": "premium", "new_plan": new_plan}
return {"error": "Usuário não encontrado"}
tools = [
{
"name": "get_user_profile",
"description": "Recupera as informações do perfil para um determinado ID de usuário.",
"input_schema": {
"type": "object",
"properties": {
"user_id": {"type": "string", "description": "O ID do usuário."}
},
"required": ["user_id"]
}
},
{
"name": "update_user_subscription",
"description": "Atualiza o plano de assinatura de um usuário.",
"input_schema": {
"type": "object",
"properties": {
"user_id": {"type": "string", "description": "O ID do usuário."},
"new_plan": {"type": "string", "description": "O novo plano de assinatura."}
},
"required": ["user_id", "new_plan"]
}
}
]
def chat_with_claude_tools(user_message: str, history: list):
history.append({"role": "user", "content": user_message})
response = client.messages.create(
model="claude-opus-4.1-20250805",
max_tokens=2048,
messages=history,
tools=tools
)
# Lógica para lidar com as razões de parada tool_code ou tool_use seguiria aqui
return response.content[0].text
Essa abordagem programática sinaliza uma mudança em direção a um comportamento agentivo mais robusto e menos propenso a erros, onde o raciocínio do LLM é expresso em código em vez de apenas prompts de linguagem natural para invocação de ferramentas.
Multimodalidade Amadurece: De Pixels à Praticidade
As capacidades multimodais, antes uma visão futurista, são agora um componente sólido dos LLMs líderes. Em 2025, estamos vendo essas capacidades se moverem além de demonstrações impressionantes para aplicações práticas e orientadas por API.
O GPT-4o ("Omni") da OpenAI, lançado em maio de 2024, foi um marco na unificação das modalidades de texto, áudio e imagem em uma única rede neural. Embora o acesso à API do GPT-4o esteja programado para ser encerrado em fevereiro de 2026, dando lugar à série GPT-5.1 mais poderosa e modelos especializados como o3 e o4-mini (lançados em abril de 2025), a arquitetura multimodal subjacente persiste e melhora. Esses modelos podem aceitar entradas de imagem e responder com texto e imagens. A abordagem de "cadeia de pensamento multimodal" significa que eles podem raciocinar sobre problemas em diferentes modalidades antes de formular uma solução.
O Claude da Anthropic também oferece recursos de visão, permitindo análise e compreensão de imagens, particularmente com os modelos Opus e Sonnet. Isso é particularmente útil para tarefas como análise de documentos, interpretação de diagramas ou moderação de conteúdo visual.
import openai
import base64
import requests
import os
def encode_image(image_path):
with open(image_path, "rb") as image_file:
return base64.b64encode(image_file.read()).decode("utf-8")
def analyze_image_with_openai_multimodal(image_path: str, prompt: str):
base64_image = encode_image(image_path)
headers = {
"Content-Type": "application/json",
"Authorization": f"Bearer {os.environ.get('OPENAI_API_KEY')}"
}
payload = {
"model": "gpt-5.1-latest-20251115",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": [
{"type": "text", "text": prompt},
{"type": "image_url", "image_url": {"url": f"data:image/jpeg;base64,{base64_image}"}}
]
}
],
"max_tokens": 500
}
response = requests.post("https://api.openai.com/v1/chat/completions", headers=headers, json=payload)
return response.json()["choices"][0]["message"]["content"]
Embora impressionantes, os modelos multimodais ainda apresentam desafios. O reconhecimento de objetos de granularidade fina ou o raciocínio espacial complexo podem ser menos robustos do que os modelos dedicados de visão computacional. Além disso, a interpretação de pistas visuais ambíguas ou imagens altamente específicas do domínio ainda pode levar a "alucinações".
O Surgimento de Arquiteturas Agentivas: Além de Interações de Única Vez
A mudança de ciclos simples de prompt-resposta para fluxos de trabalho agentivos complexos e autônomos é uma tendência definidora do final de 2025. Os desenvolvedores estão agora construindo sistemas de várias etapas onde os LLMs atuam como orquestradores inteligentes, raciocinando sobre tarefas, selecionando ferramentas, executando ações e refinando sua abordagem com base no feedback. Embora as estruturas como AI Agents 2025: Why AutoGPT and CrewAI Still Struggle with Autonomy destaquem as limitações atuais dos sistemas autogerenciados, as novas plataformas nativas da OpenAI e da Anthropic visam preencher essa lacuna.
A nova plataforma Agents da OpenAI, construída sobre a Responses API, está na vanguarda desse movimento. Ela introduz conceitos como threads persistentes para memória conversacional e acesso a ferramentas hospedadas pela OpenAI, como Web Search, File Search e Computer Use. O Agents SDK com Tracing fornece observabilidade crucial para esses fluxos de trabalho complexos, permitindo que os desenvolvedores depurem e entendam o processo de tomada de decisão do agente.
A Anthropic também está fortemente investida em capacidades agentivas, particularmente para casos de uso corporativos. Seu Claude Code e Claude Artifacts são agentes especializados, com o Claude Code sendo especificamente projetado para assistência à programação, agora incluído nas assinaturas Team e Enterprise. A introdução de uma Compliance API permite que líderes de TI e segurança acessem programaticamente métricas de uso e conteúdo, cruciais para governar a codificação assistida por IA em grandes equipes.
Além das ofertas diretas de API, um ecossistema robusto de estruturas de IA agentiva amadureceu significativamente. LangChain, CrewAI, AutoGen (Microsoft), Phidata, LlamaIndex e LangGraph (parte do LangChain) são amplamente adotados. Essas estruturas fornecem o andaime arquitetônico para construir agentes sofisticados, abstraindo grande parte da complexidade do gerenciamento de estado e da orquestração de ferramentas.
Fontes
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