Eu vou construir um agente IA LangGraph com estado real, tentativas e tratamento de erros

A maioria dos "agentes de IA" é um prompt em um laço de repetição. Eles funcionam na demonstração, depois encontram um usuário real e ficam presos, loopando para sempre, ou retornam silenciosamente nada - porque não há estado, nem caminho de retry, nem comportamento definido para falhas.

Eu construo agentes como máquinas de estado reais. Cada passo é um nó, cada falha tem uma aresta, e o grafo pode fazer loops deliberados ao invés de acidentais.

Eu criei um copiloto de RAG corretivo assim: um LLM avalia cada trecho recuperado, e se a avaliação interrompe a recuperação, o grafo volta com uma consulta reescrita ao invés de responder com o que sobrou. Uma cadeia não consegue expressar esse ciclo. Essa é toda a razão para construí-lo como um grafo.

Engenheiro de backend de dia - Spring Boot, Go e Kafka em produção em um banco de investimento dos EUA e uma seguradora dos EUA - então o que te entrego é um serviço com tratamento de erros, não um notebook.

O QUE EU PRECISO DE VOCÊ

O que o agente deve fazer, quais ferramentas ou APIs ele chama, e o que deve fazer quando um passo falha. Se você ainda não sabe a última, tudo bem - decidir isso faz parte do trabalho.