Um modelo mental claro de como a IA gera código e decisões em apps — tokens, janela de contexto, ferramentas e testes — além de limites e dicas práticas de prompting.
Quando as pessoas dizem “IA pensa”, geralmente querem dizer algo como: entende sua pergunta, raciocina sobre ela e decide uma resposta.
Para as IAs baseadas em texto modernas (LLMs), um modelo mental mais útil é mais simples: o modelo prevê qual texto deve aparecer a seguir.
Isso pode parecer pouco impactante — até você ver o quão longe esse “próximo texto” pode ir. Se o modelo aprendeu padrões suficientes durante o treinamento, prever a próxima palavra (e a próxima, e a próxima) pode produzir explicações, planos, código, resumos e até dados estruturados que seu app pode usar.
Você não precisa aprender a matemática por trás para criar bons recursos de IA. O que você precisa é de uma forma prática de antecipar o comportamento:
Este artigo é esse tipo de modelo: não é hype, nem um paper técnico profundo — apenas os conceitos que ajudam você a projetar experiências de produto confiáveis.
Do ponto de vista de um construtor de apps, o “pensar” do modelo é o texto que ele gera em resposta ao input que você fornece (seu prompt, mensagens do usuário, regras de sistema e qualquer conteúdo recuperado). O modelo não verifica fatos por padrão, não navega na web e não “sabe” o que seu banco de dados contém a menos que você passe essa informação.
Ajuste expectativas: LLMs são incrivelmente úteis para rascunhos, transformações e classificação de texto, e para gerar saídas no estilo de código. Não são motores mágicos da verdade.
Vamos dividir o modelo mental em algumas partes:
Com essas ideias, você pode projetar prompts, UI e salvaguardas que façam os recursos de IA parecerem consistentes e confiáveis.
Quando as pessoas dizem que uma IA “pensa”, é fácil imaginar que ela raciocina como uma pessoa. Um modelo mental mais útil é mais simples: ela faz um autocompletar extremamente rápido — um pequeno pedaço de cada vez.
Um token é um pedaço de texto com que o modelo trabalha. Às vezes é uma palavra inteira (“apple”), às vezes parte de uma palavra (“app” + “le”), às vezes pontuação e às vezes até espaços em branco. O particionamento exato depende do tokenizer do modelo, mas a conclusão é: o modelo não processa o texto como frases perfeitas — ele processa tokens.
O loop básico do modelo é:
É só isso. Todo parágrafo, lista e cadeia de “raciocínio” que você vê é construído repetindo essa predição do próximo token muitas vezes.
Porque o modelo viu grandes volumes de texto durante o treinamento, ele aprende padrões como como explicações fluem, como um e-mail educado soa ou como uma correção de bug costuma ser descrita. Quando você faz uma pergunta, ele gera uma resposta que se encaixa nos padrões que aprendeu e combina com o contexto que você forneceu.
Isso explica por que pode soar confiante e coerente mesmo quando está errado: está otimizando pelo texto que deveria vir em seguida — não por checar a realidade.
Código não é especial para o modelo. JavaScript, SQL, JSON e mensagens de erro são todos sequências de tokens. O modelo pode produzir código útil porque aprendeu padrões comuns de programação, não porque realmente “entenda” seu app como um engenheiro da sua equipe entenderia.
Quando perguntam “de onde o modelo tirou essa resposta?”, o modelo mental mais útil é: ele aprendeu padrões a partir de um enorme conjunto de exemplos, e agora re-combina esses padrões para prever qual texto deve vir a seguir.
Durante o treinamento, o modelo vê muitos trechos de texto (livros, artigos, código, documentação, Q&A e mais). Ele pratica repetidamente uma tarefa simples: dado algum texto, prever o próximo token. Quando erra, o processo de treinamento ajusta levemente os parâmetros internos para que a próxima previsão seja um pouco mais provável de ser melhor.
Com o tempo, esses ajustes se acumulam. O modelo começa a codificar relações como:
Porque está aprendendo regularidades estatísticas — não um roteiro fixo — ele pode combinar padrões de maneiras novas. Se viu muitos exemplos de “explicar um conceito” e muitos exemplos do “seu cenário de app”, frequentemente pode fundi-los em uma resposta direcionada.
Isso explica por que um LLM pode escrever um e-mail de onboarding plausível para um produto de nicho ou adaptar uma explicação genérica de integração de API a uma stack específica. Ele não está recuperando um parágrafo armazenado; está gerando uma sequência nova que bate com os padrões que aprendeu.
Mesmo que dados de treino incluíssem um fato específico (por exemplo, um plano de preços ou uma política interna), você não deve assumir que o modelo pode “consultá‑lo” de forma confiável. O treinamento não funciona como indexar uma base de conhecimento que você consulta depois. É mais parecido com compressão: muitos exemplos são destilados em pesos que influenciam previsões futuras.
Isso significa que o modelo pode soar confiante sobre detalhes que está adivinhando com base no que costuma aparecer em contextos semelhantes.
Aprender padrões é poderoso para produzir texto fluente e relevante, mas fluência não é verdade. O modelo pode:
Para quem constrói apps, a conclusão-chave é: respostas de LLM geralmente vêm de padrões aprendidos, não de fatos verificados. Se a correção importa, você deve fundamentar a saída com seus próprios dados e checagens (veremos isso nas seções posteriores).
Quando um LLM escreve uma resposta, ele não está puxando uma “frase correta” de um banco. A cada passo, ele prevê uma gama de próximos tokens possíveis, cada um com uma probabilidade.
Se o modelo sempre escolhesse o token único mais provável, as respostas seriam muito consistentes — e também repetitivas e às vezes estranhamente rígidas. A maioria dos sistemas, em vez disso, amostra das probabilidades, o que introduz uma aleatoriedade controlada.
Duas configurações comuns moldam o quão variadas as saídas parecem:
Se você está construindo um app, esses controles são menos sobre “ser criativo” no sentido artístico e mais sobre escolher entre:
Porque o modelo otimiza por texto plausível, pode produzir afirmações com tom de certeza — mesmo quando a alegação subjacente está incorreta ou falta contexto. Tom confiante não é evidência. Por isso, apps muitas vezes precisam de fundamentação (retrieval) ou etapas de verificação para tarefas factuais.
Peça a um LLM: “Escreva uma função JavaScript que remova duplicatas de um array.” Você pode obter qualquer uma destas, todas válidas:
// Option A: concise
const unique = (arr) => [...new Set(arr)];
// Option B: explicit
function unique(arr) {
return arr.filter((x, i) => arr.indexOf(x) === i);
}
Escolhas de amostragem diferentes levam a estilos distintos (conciso vs explícito), compromissos diferentes (velocidade, legibilidade) e até comportamentos variados em casos de borda — tudo isso sem o modelo “mudar de ideia”. Ele apenas escolhe entre continuações de alta probabilidade.
Quando as pessoas dizem que um modelo “lembra” da conversa, o que ele realmente tem é contexto: o texto que ele pode ver agora — sua mensagem mais recente, instruções de sistema e qualquer parte anterior do chat que ainda caiba.
A janela de contexto é um limite fixo sobre quanto texto o modelo pode considerar de uma vez. Quando a conversa fica longa o suficiente, partes antigas saem da janela e efetivamente desaparecem da vista do modelo.
Por isso às vezes você verá comportamentos como:
Se você continuar empilhando mensagens em um thread, está competindo por espaço limitado. Restrições importantes são empurradas para fora pelo back-and-forth recente. Sem um resumo, o modelo precisa inferir o que importa a partir do que resta visível — então pode soar confiante enquanto perde detalhes-chave.
Uma correção prática é periodicamente resumir: reescrever o objetivo, decisões e restrições em um bloco compacto e continuar a partir daí. Em apps, isso é frequentemente implementado como um “resumo de conversa” automático que é injetado no prompt.
Modelos tendem a seguir instruções que estão perto da saída que vão gerar. Então, se você tem regras que devem ser seguidas (formato, tom, casos de borda), coloque-as perto do final do prompt — logo antes de “Agora produza a resposta.”
Se estiver construindo um app, trate isso como design de interface: decida o que precisa permanecer em contexto (requisitos, preferências do usuário, schema) e garanta que isso seja sempre incluído — seja aparando histórico de chat ou adicionando um resumo enxuto. Para mais sobre estruturar prompts, veja /blog/prompting-as-interface-design.
LLMs são muito bons em produzir texto que soa como algo que um desenvolvedor competente diria. Mas “soar certo” não é o mesmo que “estar certo”. O modelo prevê tokens prováveis, não verifica a saída contra seu codebase, dependências ou o mundo real.
Se o modelo sugere um conserto, um refactor ou uma nova função, continua sendo apenas texto. Não executa seu app, não importa pacotes, não chama sua API nem compila seu projeto a menos que você o conecte a uma ferramenta que faça essas coisas (por exemplo, um runner de testes, um linter ou um passo de build).
Esse é o contraste chave:
Quando a IA erra, costuma falhar de formas previsíveis:
Esses erros podem ser difíceis de notar porque a explicação ao redor costuma ser coerente.
Trate a saída da IA como um rascunho rápido de um colega que não rodou o projeto localmente. A confiança deve aumentar fortemente depois que você:
Se os testes falharem, assuma que a resposta do modelo é um ponto de partida — não a correção final.
Um modelo de linguagem é ótimo em propor o que pode funcionar — mas sozinho continua produzindo texto. Ferramentas são o que permitem que um app com IA transforme essas propostas em ações verificadas: executar código, consultar um banco, buscar documentação ou chamar uma API externa.
Em fluxos de trabalho de desenvolvimento, as ferramentas geralmente são:
A mudança importante é que o modelo não está mais fingindo saber o resultado — ele pode verificar.
Um modelo mental útil é:
É assim que você reduz o “palpite”. Se o linter reporta imports não usados, o modelo corrige o código. Se os testes falham, ele itera até passarem (ou explica por que não consegue).
eslint/ruff/prettier para confirmar estilo e pegar problemas.Ferramentas podem ser poderosas — e perigosas. Siga o princípio do menor privilégio:
Ferramentas não tornam o modelo “mais inteligente”, mas tornam a IA do seu app mais fundamentada — porque ela pode verificar, não apenas narrar.
Um modelo de linguagem é ótimo em redigir, resumir e raciocinar sobre o texto que consegue “ver”. Mas não sabe automaticamente suas mudanças de produto, políticas da empresa ou detalhes de conta de um cliente. Retrieval-Augmented Generation (RAG) é uma correção simples: primeiro busque os fatos mais relevantes, depois peça ao modelo para escrever usando esses fatos.
Pense em RAG como “IA com livro aberto”. Em vez de pedir ao modelo que responda de memória, seu app puxa rapidamente alguns trechos relevantes de fontes confiáveis e os adiciona ao prompt. O modelo então gera uma resposta fundamentada no material fornecido.
RAG é um bom padrão sempre que a correção depende de informação fora do modelo:
Se o valor do seu app depende da “resposta certa para nosso negócio”, RAG costuma ser melhor do que aguardar que o modelo adivinhe.
RAG é tão bom quanto o que recupera. Se a etapa de busca retornar passagens desatualizadas, irrelevantes ou incompletas, o modelo pode produzir com confiança uma resposta errada — agora “fundamentada” na fonte errada. Na prática, melhorar a qualidade da recuperação (chunking, metadados, atualidade e ranqueamento) muitas vezes aumenta a precisão mais do que ficar ajustando prompts.
Um “agente” é apenas um LLM em loop: ele faz um plano, executa um passo, observa o que aconteceu e decide o próximo passo. Em vez de responder uma vez, ele itera até alcançar uma meta.
Um modelo mental útil é:
Planejar → Fazer → Checar → Revisar
Esse loop é o que transforma um prompt único em um pequeno fluxo de trabalho. Também explica por que agentes podem parecer mais “independentes” que um chat: o modelo não está só gerando texto, está escolhendo ações e sequenciando-as.
Agentes precisam de regras claras sobre quando parar. Condições comuns de parada incluem:
Guardrails são as restrições que mantêm o loop seguro e previsível: ferramentas permitidas, fontes autorizadas, passos de aprovação (humano‑no‑loop) e formatos de saída.
Porque um agente pode sempre propor “mais um passo”, você deve projetar para falhas. Sem orçamentos, timeouts e limites de passos, um agente pode entrar em ações repetitivas (“tentar de novo com uma query levemente diferente”) ou gerar custos altos.
Padrões práticos: limite iterações, registre cada ação, exija validação de resultados de ferramentas e falhe graciosamente com uma resposta parcial mais um relatório do que foi tentado. Isso costuma ser melhor design de produto do que deixar o agente rodar eternamente.
Se você está construindo com uma plataforma de "vibe‑coding" como a Koder.ai, esse modelo mental de “agente + ferramentas” é especialmente prático. Você não está só trocando mensagens por sugestões — está usando um fluxo em que o assistente pode ajudar a planejar features, gerar componentes React/Go/PostgreSQL ou Flutter e iterar com checkpoints (por exemplo, snapshots e rollback) para avançar rápido sem perder controle das mudanças.
Quando você coloca um LLM por trás de um recurso do app, seu prompt deixa de ser “apenas texto”. É o contrato de interface entre seu produto e o modelo: o que o modelo deve fazer, o que pode usar e como deve responder para que seu código consuma de forma confiável.
Uma mentalidade útil é tratar prompts como formulários de UI. Bons formulários reduzem ambiguidade, restringem escolhas e tornam a próxima ação óbvia. Bons prompts fazem o mesmo.
Antes de liberar um prompt, certifique‑se de que ele declara claramente:
Modelos seguem padrões. Uma forma eficaz de “ensinar” o padrão desejado é incluir um único exemplo de input bom e output bom (especialmente se a tarefa tiver casos de borda).
Mesmo um exemplo pode reduzir retrabalho e impedir que o modelo invente um formato que sua UI não consegue exibir.
Se outro sistema vai ler a resposta, estruture-a. Peça JSON, uma tabela ou bullets estritos.
You are a helpful assistant.
Task: {goal}
Inputs: {inputs}
Constraints:
- {constraints}
Output format (JSON):
{
"result": "string",
"confidence": "low|medium|high",
"warnings": ["string"],
"next_steps": ["string"]
}
Isso transforma “prompting” em design de interface previsível.
Adicione uma regra explícita como: “Se faltarem requisitos chave, faça perguntas de esclarecimento antes de responder.”
Essa única linha pode evitar saídas erradas que parecem confiantes — porque o modelo fica autorizado (e esperado) a pausar e pedir os campos que faltam em vez de chutar.
Na prática, prompts mais confiáveis casam com a forma como seu produto constrói e faz deploy. Por exemplo, se sua plataforma suporta planejar primeiro, depois gerar mudanças, depois exportar código ou fazer deploy, você pode espelhar isso no contrato do prompt (planejar → produzir diff/passos → confirmar → aplicar). O “planning mode” da Koder.ai é um bom exemplo de como transformar o processo em fases explícitas pode reduzir deriva e ajudar equipes a revisar antes de enviar alterações.
Confiança não vem do modelo “parecer confiante”. Vem de tratar a saída da IA como qualquer outra dependência do produto: medida, monitorada e contida.
Comece com um pequeno conjunto de tarefas reais que seu app precisa executar bem. Transforme‑as em checagens repetíveis:
Em vez de perguntar “É bom?”, acompanhe “Com que frequência passa?”. Métricas úteis incluem:
Quando algo dá errado, você deve conseguir reproduzi‑lo. Logue (com mascaramento apropriado):
Isso torna a depuração prática e ajuda a responder “O modelo mudou, ou nossos dados/ferramentas mudaram?”.
Alguns padrões evitam incidentes comuns:
Geralmente significa que o modelo consegue produzir texto coerente e orientado a objetivos que parece demonstrar entendimento e raciocínio. Na prática, um LLM está fazendo predição do próximo token: ele gera a continuação mais provável dado seu prompt, instruções e qualquer contexto fornecido.
Para quem constrói apps, a conclusão útil é que “pensar” é o comportamento de saída que você pode moldar e restringir — não uma garantia interna de veracidade.
Um token é um pedaço de texto que o modelo processa e gera (uma palavra inteira, parte de uma palavra, pontuação ou espaço). Como os modelos operam sobre tokens, não sobre “frases”, custos, limites e truncamento são todos medidos em tokens.
Na prática:
Porque a geração é probabilística. A cada etapa o modelo atribui probabilidades a vários tokens possíveis, e a maioria dos sistemas amostra dessa distribuição em vez de sempre escolher a opção mais provável.
Para tornar as saídas mais repetíveis:
Os LLMs otimizam para produzir texto plausível, não para verificar fatos. Eles podem soar certos porque uma linguagem confiante é um padrão comum nos dados de treino, mesmo quando a afirmação subjacente é um palpite.
No design de produto, trate fluência como “boa escrita”, não como “correção”, e adicione verificações (retrieval, ferramentas, testes, aprovações) quando a correção for importante.
A janela de contexto é a quantidade máxima de texto que o modelo pode considerar de uma vez (instruções de sistema, histórico da conversa, trechos recuperados etc.). Quando o thread fica muito longo, informações antigas saem dessa janela e o modelo não consegue “vê-las”.
Mitigações:
Não automaticamente. Por padrão, o modelo não está navegando na web, lendo seu banco de dados ou executando código. Ele só tem acesso ao que você inclui no prompt e às ferramentas que você conecta explicitamente.
Se a resposta depender de fatos internos ou atualizados, passe esses dados via retrieval (RAG) ou chamada de ferramenta em vez de “perguntar mais fortemente”.
Use ferramentas quando precisar de resultados verificados ou ações reais em vez de texto plausível. Exemplos comuns:
Um bom padrão é propor → verificar → ajustar, onde o modelo itera com base nas saídas das ferramentas.
RAG (Retrieval-Augmented Generation) é “IA com livro aberto”: sua aplicação recupera trechos relevantes de fontes confiáveis (docs, tickets, políticas) e inclui esses trechos no prompt para que o modelo responda baseado nesses fatos.
Use RAG quando:
O principal modo de falha é uma recuperação ruim — melhorar busca, chunking e atualidade geralmente supera ajustes de prompt.
Um agente é um LLM rodando em um loop multi‑etapa (planejar, executar uma ação, checar resultados, revisar), frequentemente usando ferramentas. É útil para fluxos como “encontrar info → rascunhar → validar → enviar”.
Para manter agentes seguros e previsíveis:
Trate prompts como um contrato de interface: defina objetivo, entradas, restrições e formato de saída para que seu app consuma resultados de forma confiável.
Construtores de confiança práticos: