A comprehensive architecture guide for distributed systems engineers building production AI agents 1. Introduction Every serious distributed system eventually confronts the same fundamental tension: stateless computation is easy to scale and reason about, but the real world demands state. Session persistence, distributed caches, event sourcing, CRDT-based replication — these patterns exist because stateless services cannot,…
A Systems Engineering Deep Dive For senior backend and distributed systems engineers building production AI infrastructure 1. Introduction Tool calling — also referred to as function calling, tool use, or external action invocation — is the mechanism by which a large language model moves from being a text processor to being an actor in a…
Architecture, Execution, State Management, and Production Realities for Distributed Systems Engineers 1. Introduction The term “AI agent” has achieved the unenviable status of simultaneously meaning everything and nothing. In marketing materials, an agent is any LLM that can send an email. In research papers, it is an autonomous entity with persistent memory, theory of mind,…
Introdução Nos últimos anos, os Large Language Models (LLMs) deixaram de ser apenas “chatbots inteligentes” e começaram a evoluir para algo muito mais próximo de sistemas autônomos capazes de: Esses sistemas são chamados de AI Agents. Hoje, empresas como OpenAI, Anthropic, Google DeepMind e Microsoft estão investindo pesadamente nessa direção porque acreditam que agentes serão…
O Hibernate oferece uma conveniência poderosa: você modifica um objeto Java dentro de uma transação, e as mudanças são persistidas automaticamente no banco no momento do flush, sem precisar chamar save() explicitamente. Isso funciona porque o Hibernate mantém um snapshot do estado original de cada entidade carregada e, no flush, compara o estado atual com…
O artigo anterior mostrou como transações longas esgotam o connection pool. Mas esse é apenas o dano visível — o que a aplicação sente diretamente. Dentro do banco de dados, uma transação longa causa um conjunto separado de problemas que continuam existindo mesmo depois que o connection pool é dimensionado corretamente, mesmo com PgBouncer, mesmo…
Existe uma falha de produção com uma assinatura muito específica. A aplicação está no ar. O banco de dados está saudável. A CPU não está alta. A memória está ok. Mas os requests começam a demorar cada vez mais, o timeout do load balancer começa a disparar, e o log enche de uma exceção: O…
O over-fetching traz dados demais. O under-fetching traz dados de menos — e paga o preço voltando ao banco repetidas vezes para completar o que precisava desde o início. É um problema mais sutil que o N+1 porque não segue um padrão mecânico de loop. Ele aparece em código perfeitamente razoável: uma chamada de serviço…
Existe uma linha de código que aparece em tutoriais, exemplos de documentação e código de produção com igual frequência: sql Ou sua versão em JPQL: java Ela funciona. Retorna os dados. Os testes passam. E em muitos sistemas, ela é a origem de um desperdício silencioso e contínuo: trazer da rede, desserializar e alocar na…
Existe uma categoria de problema de performance que tem uma característica cruel: ele não aparece durante o desenvolvimento, não aparece nos primeiros meses de produção, e quando aparece, a aplicação já está sob pressão de usuários reais. O Missing Index é esse problema. A query funcionava perfeitamente com 10.000 registros. Com 2.000.000, ela trava. A…