Desenvolvimento de LLM em 2026: RAG, agentes e escolha de modelos

O mercado está aproveitando o momento. Em 2024, o mundo começou a entender como aplicar LLMs; em 2025-2026, o mercado russo despertou: é preciso implementar IA em tudo — desenvolvimento, CI/CD, avaliação, revisão de código, definição de tarefas. Mas a demanda está ultrapassando a mão de obra disponível. Há poucas pessoas que trabalham profissionalmente com desenvolvimento de LLM. Comece pela integração de LLM — são especialistas que entendem os processos de negócio e resolvem problemas práticos. Eles são disputados como água no deserto, assim como os integradores de CRM eram nos anos 2000.

RAG e agentes: o conjunto básico

O RAG (Retrieval-Augmented Generation, geração aumentada por recuperação) dá ao LLM acesso aos seus dados. Documentos, contratos e cadastros de clientes são divididos em trechos com sentido, convertidos em vetores e armazenados em um banco de dados vetorial (Qdrant). Quando o usuário faz uma pergunta, o sistema encontra os trechos mais próximos em significado e os passa para o modelo gerar a resposta. O resultado é uma busca por informação relevante, não por palavras-chave.

Os agentes executam ações: criam tarefas no CRM, enviam e-mails, acessam serviços. Eles funcionam via Tool Calling — o desenvolvedor explica de antemão ao modelo quais ferramentas estão disponíveis (busca em banco de dados, envio de e-mails, linha de comando), o modelo escolhe a mais adequada, a aplicação executa a ação e retorna o resultado.

O MCP (Model Context Protocol) é o padrão para o Tool Calling. Em vez de escrever código próprio todas as vezes, use servidores MCP já prontos. Na orquestração com múltiplos agentes, isso é crítico. Distribua as ferramentas entre os departamentos e delegue o trabalho. Para um protótipo, use estúdios de IA (Google, Yandex).

Um exemplo prático: um sistema de análise de contratos. A primeira versão apostou na automação total, com artigos de lei carregados e várias verificações: apenas 20% de eficiência, já que os advogados continuavam revisando tudo manualmente. A segunda versão incorporou um agente diretamente no Word. Os advogados trabalhavam por conta própria, discutindo possíveis problemas com o assistente. A velocidade dobrou. A conclusão: a tecnologia importa, mas a percepção do usuário é crítica. As pessoas querem uma ferramenta controlável, não uma substituição.

Modelos: grandes e pequenos

Os grandes provedores custam dinheiro: • OpenAI • Anthropic • Google • Minimax • Llama • Qwen • DeepSeek • GLM • Kimi

Existem modelos abertos pequenos (até 100 bilhões de parâmetros): • GLM • Qwen • Gemma • Llama • GPT de código aberto

Eles podem ser implantados localmente sem preocupação com licenças. Use modelos grandes nas etapas iniciais, quando ainda não está claro exatamente o que é necessário. Mas em 90% dos casos os modelos pequenos resolvem. Por exemplo, quando é preciso apenas retornar um texto pré-definido, os modelos pequenos economizam não só muito dinheiro, mas muitíssimo dinheiro. Os critérios de escolha são simples: como você trabalha com o cliente e onde é possível economizar. A maioria dos modelos modernos suporta Tool Calling e funciona bem com o idioma russo.

Produção: segurança e métricas

O fluxo de trabalho é essencial: quem são os usuários, que perguntas fazem, o que os preocupa. Registrar as perguntas é o mais valioso — as consultas revelam as dores dos usuários e a eficiência do sistema.

A legislação exige armazenar os dados dos cidadãos russos localmente e restringe a transferência de dados pessoais a terceiros. Use um embedder no seu próprio ambiente (hoje existem opções pequenas e rápidas). Um LLM local resolve o problema de fuga de dados. Filtros, limites de requisições e autorização protegem contra injeção de prompt e roubo de tokens. Colete métricas de qualidade — elas mostram a satisfação dos clientes e a eficiência real do sistema.