Podcast Dev: APIs, Sensedia e carreira de arquiteto
Papo Dev-para-Dev com arquiteto de soluções: carreira, APIs e o que uma plataforma como Sensedia muda na conversa de integração. — guia prático
Resposta direta
Carreira em APIs não é só JSON: é contexto de negócio, plataformas e a narrativa de quem opera integração em escala. O MCP eu acho que ele abstrai muita coisa do Dev, até nos cursos que a gente fez na época, a gente entrou mais no desenvolvimento e você colocava muito da conexão da API, da ferramenta da IA, do LLM, dentro da.
O formato do papo e por que importa
Lumen, Lumen ele acompanha comigo aqui na bancada palmas pra ele, obrigado querido obrigado pelo convite, mais uma vez aí, dessa vez do teu lado aqui não, sabatinando sim, exatamente, vamos fritá-lo prazer estar aqui de volta e prazer estar falando com o pessoal da Rocket quem já viu as aulas na trilha de A na pós, então fiquem à vontade aí pra me chamar no LinkedIn, mandar uma mensagem estamos sempre interagindo aí é isso turminha, tá de peso aqui claro, pra receber ele, que é Key Account Solutions Architect na Senseja. Então eu trabalhei desde aquela época onde a gente tinha os modelos, que a gente tinha que treinar, tinha que desenvolver os modelos específicos, até hoje que a gente tem modelos de uso geral, as LLMs. Eu entrei em engenharia mecânica, tinha programação, dois anos inteiros de programação na faculdade, mas aí quando eu entrei no mercado eu fui para trabalhar com RPA, que eram os robozinhos, né?
Para quem está tendo contato com a Sensei de agora e quer receber aquele refresco do que exatamente a gente está transformando vidas e corporações, cara, traz para a gente na prática como você ajuda essas grandes empresas a escalar essas integrações de forma eficiente mesmo, escalável. Voltar da integração, a gente nasceu assim, nasceu de consultoria, pegando várias amostragens de vários cenários de clientes, que aí começou a nascer o cenário de produtos que a gente tem. E foi muito natural a gente sair de integração tradicional, ou seja, o nosso mercado são APIs, que são basicamente os braços, são os membros da IA hoje, eu vou conceituar isso daqui depois.
Carreira até solutions architect
E aí Hoje, tem todo um potencial de uso de IA em cima dessas integrações para acelerar ou o desenvolvimento, ou tornar, que nem por exemplo, arquitetura de agentes, a automação muito mais fluida. É uma coisa cientista de dados né não tinha nem como você rodar porque você tinha que rodar um modelo ele tem que ter um conhecimento técnico muito muito avançado e eu acho que as aliadas elas trouxeram né essa facilidade né e os aplicações nos aplicativos né eu sou usuário intenso uso para tudo né eu tenho outro job que eu sou tô me formando como instrutor de mergulho Então eu uso até para isso. De fato, eu acredito que uma das coisas que vai acontecer, e a gente vê o direcionamento disso, é substituir a busca, porque é aquela coisa mais fluida e tal, do que você ficar ali clicando em link, não é esse link, volta.
Agente autônomo, por exemplo, a gente vai falar um pouquinho sobre agente to agent também, mas esses termos começaram a nascer concepção sobre raciocínio entre agentes ali pra tomar as melhores decisões e tudo mais. O alto custo computacional, tanto é que tem uma discussão muito forte que talvez a barreira que a gente vai ter é de energia, de processamento, e nisso até o Brasil tem uma grande vantagem, agora o governo está inclusive incentivando isso. Então a gente vem aí das LLMs, que é a base para isso, ou seja, é o cérebro da coisa que está ali por trás dos agentes, e os agentes se assentam em cima das LLMs para automatizar, mas quem toma ali a decisão.
Na prática
Carreira em APIs não é só JSON: é contexto de negócio, plataformas e a narrativa de quem opera integração em escala.
APIs além do CRUD de tutorial
Até fazendo um paralelo com o que tu falou sobre o teu histórico de arquitetura, o grande boom foi o LLM, a grande mudança tecnológica, o Transformers, a arquitetura de Transformers, de Deep Learning, do que você mesmo falou, gente, na Europa. Muitas empresas, e eu conversando aqui com várias pessoas de várias empresas em cada episódio, a gente sempre tem o ponto cego que as empresas não costumam olhar e na hora que elas estão vendo, ou elas estão indo por um hype, ou sendo cautelosas na hora de fazer um investimento. Quando que a gente entende que a empresa está sendo inteligente e passado esse uso tradicional, digamos, de chatbot e tudo mais para IA, ela começa a usar, além de performance, mas melhoria em todos os seus processos.
Traz pra gente na prática o que significa essas siglas que estão nascendo agora, esses protocolos, pra que a galera que tá em casa, até o dev, e começar a se familiarizar, porque vai ouvir muito por aí. Ou seja, pô De repente, ali no meu assistente, eu tinha que chamar um API ali, um exemplo, para pegar uma cotação, para fazer uma simulação de alguma coisa. O MCP eu acho que ele abstrai muita coisa do Dev, até nos cursos que a gente fez na época, a gente entrou mais no desenvolvimento e você colocava muito da conexão da API, da ferramenta da IA, do LLM, dentro da sua aplicação.
O papel de plataformas de API no Brasil
E você acaba enchendo essa aplicação de partes de código para se conectar a cada uma das ferramentas que você queria que o seu agente se conectasse. Pô, em arquitetura, a gente sempre fala, né, separação dos concerns, né, divisão de responsabilidades, né, ou seja, né, a gente lá se incide, né, pô, você não vai colocar autenticação, você não vai colocar observabilidade lá, né, eu sou javeiro também, né, então você não vai colocar lá um monte de anotação pra fazer esse tipo de coisa, então você tem que separar as responsabilidades, né. Por que que eu não vou fazer orquestração entendeu é ou seja definir roles na ou seja cara eu sou um simulador eu sou um orquestrador eu sou executor disso entendeu ele trouxe essa evolução na orquestração disso tudo e eles mesmo né no site deles eles têm ali o uso inclusive do MCP porque na hora que ele vai executar né uma task ele chamou o ICP tá perfeitamente legal você trazer isso Vale a pena todo mundo procurar a documentação, depois talvez a gente põe o link aí.
Tanto do MCP, a documentação é muito boa pra você usar o SDK e testar, quanto do Agents to Agents, e lá realmente tem uma sessão que fala Agent to Agent e MCP, como usar os dois e descreve esse ponto que você pontuou super bem. De comunicação, então por exemplo, eu consigo ter um Kafka para me comunicar com o meu back-end, num MCP você já teria que fazer uma orquestração, eu tenho que chamar o API de um lado, depois eu tenho que chamar alguma coisa assíncrona, eu tenho uma orquestração entre as ferramentas. E tem uma coisa muito bacana que eu vi também recente, o Agent2Agent, o Google que lançou esse protocolo, não tem sorte, mas foram eles que lançaram, eles falam sobre criar um conceito de marketplace de agentes, Porque como você padroniza um agente conversar com outro agente, eu posso fazer um agente lá na Lumen e você chamar o meu agente como se fosse um marketplace consumir agentes de outras pessoas.
Takeaways práticos para quem integra sistemas
Isso acho que para frente vai abrir um cenário que a gente ainda não viu nesse sentido de democratização de agentes que cada um cria e você pode consumir um de outro como um serviço e virar um. Que é tipo como que eu me conecto lá no Google sheets aí já tem lá CP server desse cara né sim cara muita gente deve estar se perguntando tá e como é que fica a segurança né com tudo isso enfim como é que a gente tão protege essas conversas de apis ali cara quanto mais tem do ia para fazer isso tomando decisões no caminho até sensíveis é no caso da cinza por exemplo é como é que como é que funciona ali quando você querido com cliente ele sempre sempre é digamos assim audacioso e falar e aí e a minha segurança né os dados sensíveis ainda mais quando você falou né quando é seguro algo processual que lida com documentos exatamente e aí como é que funciona essa parte de segurança é que já deu o gancho roupa primeira coisa e piás tá as epias elas nasceram justamente para ter essa camada de abstração interior e trazer ali observabilidade, trazer esse tipo de coisa. Tem clientes grandes, a MAG Seguros que trabalha, vendendo seguro e um dos produtos maiores dele é vender seguro via marketplace, ou seja, eles vendem com API como produto.
Por que eu não tornar esse tipo de arquitetura descobrível, desculpa que eu não invento o português aqui, por agentes, que é onde eu coloco o MCP. Para por exemplo aconselhamento de uso dos produtos sem Cydia a gente colocou um guard-rail tipo de falar sobre os produtos da sem Cydia entendeu é um exemplo tá então isso é bem importante depois a gente vai entrar em outras coisas né governança de prompt tá a gente vai falar depois um pouquinho aqui de stack certo vou dar umas dicas também de como ver ali na o que que tá ali debaixo do capô é bem legal eu tô gostando não você tá segurando o olho ali né Mas você começou a falar de um case interno. E ele, cara, quer começar a desbravar então essa intersecção entre IA e essa arquitetura de APIs, conta para a gente, ele deve começar por onde?
Sinais de que está funcionando
Apesar de ter a base, eu dei um reset na minha base, eu vi que eu estava indo lá pelo caminho, então, bom, vou pegar o modelo, vou rodar o modelo, vou isso e etc. Eu começaria usando ali o collab collab também você consegue usar ali na a parte de GPU tá e pô para quem consegue investir um pouquinho mais gosta de game né eu tô fazendo essa troca o meu filho que eu achei game né eu botei uma rtx lá então eu montei um Farm Zinho em casa onde eu consigo pegar e fazer a brincadeira com os meus modelos tá mas daria um passinho atrás né isso é modelo e etc para que cara começa ali no tradicional começa com que o pessoal tava divulgando antes desses hypes aqui de agentes teu cara vamos lá vamos vamos trabalhar com uma lm aí eu queria um rag tá que é para você dar o contexto para que lm né porque ela não vai saber tudo você vai ter que direcionar ela né então aí que entra o rag é uma estrutura super simples tá Então, por exemplo, a gente fala de dohaga e tal, às vezes parece um mantra, tem gente que fala, uma arquitetura robusta. Tá E aí que entrou o rádio ali entendeu e o por exemplo o posto gris mais um pgvector começa por aí pô aí depois vai ali na para o a gente por exemplo até do ou para o assistente tá que nem tem da opinião tá ou vai para o crio aí tá tenha hoje pulando frio lá brinca ali com humanos lá você começa a entender né como uma estratégia que é entender de fora para dentro tá E aí e eu não acho legal para quem é deve tá e eu posso falar isso porque eu tenho essa característica até hoje né e tem o conhecimento de ar também então você que pô para você juntar todas as pecinhas você começar a bola um ap você vai ficar doido é outro stack é outra maluquice que nem hoje a gente tem lá sexo para beck sexo para front sexo para Cláudia então começaria entendeu top down ou Começa pelo uso, entendeu?
E às vezes tentando fazer um agente mega complexo vai usando primeiro experimentando e evoluindo aos poucos também porque eu sou eu sou muito né eu sou muito fã de você trabalhar na fundação para depois foi começar das Passos Largos né e por hoje a gente tem tudo nossa mão não tá fácil você não precisa construir você tem o chat de PT inteiro que você entra ali uma conta que é relativamente barato, você tem acesso à construção dos assistentes, você vai entender a arquitetura daquilo, você vai entender prompt engineer, e aí você começa a aplicar ali no seu modelinho local, roda um mistral, modelinho, cara, você consegue rodar aquilo em CPU. Se você tiver um problema com o Python, o problema que você teve no seu MCP Server em Python, vai ter alguém que fez algum post, stack overflow, alguma coisa. Antes de eu partir, eu tô pedindo pros convidados agora, além de carreira, da ali, o que você errou no passado, agora você, trazendo pra você o que você errou no passado, Flávio, o que você aprendeu com a dor com a experiência a gente tá falando de longa data aqui, em que a gente viu, né, o processo em que nós não precisamos hoje, gradualmente receber essas informações de agentes, porque a gente foi concatenando com a nossa vida essas experiências né, eu lá atrás eu trago muito da minha experiência trabalhando em Obrigada.
O que evitar na primeira semana
Em carreira não sabe por onde começar o que que você orienta hoje primeira coisa é começar que não comentei né começa a conhecer um pouco de Python tá para começar a usar essas bibliotecas tá um erro né que você falou isso eu até por conhecer EA tradicional eu tentei começar pelo pelo pelo cor pelo beck tá eu aconselho a começar pelo uso tá porque o uso já te direciona ter uma maneira evolutiva a compreender como funciona a arquitetura da coisa. Acho que um erro que aconteceu, principalmente quando eu estava no Machine Learning, na IA tradicional, e que acontece bastante agora na IA generativa, é que os erros acontecem na escala. Como acho que a IA generativa facilita muito, vejo um pouco as pessoas e aí o cara quando sobe lá pra 10, me bota na frente do cliente, aí o negócio vai pra outro lado.
Beleza, um monte de dev viu aquilo, passou dois dias, o cara publicou assim galera, estão entrando no meu banco de dados derrubaram a aplicação, gente burlando o sistema de pagamento, vou parar de postar aqui no Twitter o que eu tô fazendo com o IAP porque senão a galera derruba aí. Que é o Dados na Prática, né, pra fomentar iniciativas pra isso o próprio nome já diz, né, Dados na Prática sim que é onde eu publico ali as coisas pros devs também, é bem legal legal, e você, né, conta aí pra gente, conta pra galera ali LinkedIn principalmente também, né, Daniel Soria ou, eu não perdi aí o começo, link barra in, né aí, danielomar.soria S-O-R-I-A e conteúdos na RocketSeat, nas trilhas, em podcasts e é isso aí. Segue todos eles, tem uns links aqui e é claro, vamos naquele ritmo, compartilha, comenta, claro que você pode comentar no Spotify também, tá liberado lá, é muito legal ver a comunidade se movimentando após cada episódio, viu?
Na prática
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