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Régys Borges da Silveira

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Tag: LLM

16 outubro 2026

Vibe coding: o que é, quando ajuda e quando vira um problema

Escrito por Régys Borges da Silveira
Ilustração conceitual de um protótipo de papel e uma estrutura organizada com pontos de verificação.

Uma pessoa descreve uma ideia, a inteligência artificial monta uma tela e, depois de algumas mensagens, o programa começa a funcionar. A experiência é atraente: o intervalo entre imaginar e experimentar diminui. O problema aparece quando esse primeiro resultado passa a ser tratado como um produto pronto, sem que alguém compreenda o que foi construído.

Este artigo abre a série IA na prática: do protótipo à operação responsável. A trilha vai percorrer contexto, instruções de projeto, manutenção Delphi, testes, execução local, documentos, integrações e segurança. Começamos pelo modo de trabalhar: o que significa vibe coding, onde a experimentação ajuda e em que momento precisamos mudar de postura.

Quando o protótipo começa a receber regras de negócio, o desafio deixa de ser pedir outra tela: é explicar o comportamento esperado e demonstrar que ele foi preservado. SDD em Delphi aprofunda esse percurso com especificações, contratos, critérios de aceite e ligação entre implementação e testes. Conheça a proposta e leia a degustação gratuita para avaliar como esse método pode orientar sua próxima demanda. Para quem coordena a equipe, Liderança Ampliada complementa a leitura ao tratar a IA como apoio à preparação de decisões, sem transferir a responsabilidade humana.

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16/10/2026 Desenvolvimento de Software, Inteligência Artificial Agentes de IA, Delphi, Desenvolvimento de Software, IA na prática, LLM, object pascal, Programação com IA, protótipos, Qualidade de Software, requisitos, revisão de código, SDD, segurança de IA, Sistemas Empresariais, Testes de Software, Vibe Coding Deixe um comentário
12 outubro 2026

Modelos Gemini para programação: preços, raciocínio e quando usar cada um

Escrito por Régys Borges da Silveira
Ilustração conceitual de módulos de software, calendário e controle giratório sobre uma bancada clara, representando escolha de modelo, preço e raciocínio

Escolher uma inteligência artificial para programar parece simples até que a mesma ferramenta precisa explicar uma rotina antiga, revisar uma alteração delicada e investigar um defeito que aparece somente em produção. São problemas diferentes. Usar sempre o modelo mais caro pode desperdiçar dinheiro; insistir no mais barato pode consumir o tempo que se pretendia economizar.

No caso do Google, nomes como Flash, Flash-Lite e Pro ajudam a localizar famílias, mas não substituem a leitura da documentação. O número maior também não resolve sozinho a escolha: uma versão estável e uma versão em prévia têm implicações diferentes para quem mantém um sistema empresarial.

Este artigo apresenta os modelos relevantes para assistência textual ao desenvolvimento, os preços da Gemini Developer API e os controles de raciocínio. Também propõe um roteiro de uso em Delphi e critérios para avaliar resultados. A consulta foi realizada em 2 de outubro de 2026; preços e disponibilidade precisam ser reconferidos antes da contratação ou da implantação.

Uma janela de contexto maior ou outro modelo não resolve, por si só, o projeto da integração. IA Além da Conversa aprofunda como organizar contexto, dados, ferramentas, permissões, avaliação e custos ao redor do modelo. Conheça a proposta e leia a degustação gratuita para avaliar esse percurso além da comparação de preços. Se a tarefa é evoluir uma aplicação Delphi existente, Delphi Vivo complementa a leitura com diagnóstico de dependências, testes e modernização incremental.

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12/10/2026 Desenvolvimento de Software, Inteligência Artificial Arquitetura de Software, automação, Custos de IA, Delphi, Desenvolvimento de Software, Engenharia de Software, gemini, Gemini API, google, Google AI Studio, inteligência artificial, LLM, modelos de linguagem, object pascal, programação, raciocínio, revisão de código, Testes de Software Deixe um comentário
09 outubro 2026

Do zero ao LLM com Delphi: compreender modelos de linguagem construindo um

Escrito por Régys Borges da Silveira
Ilustração conceitual de um fluxo de texto passando por tokenização, vetores, atenção e geração em um projeto Delphi.

Quando um modelo de linguagem é usado por uma API, a experiência parece direta: envia-se um texto, definem-se algumas instruções e recebe-se uma continuação ou uma resposta. Para quem precisa integrar recursos de IA a um sistema, essa simplicidade é útil. Mas ela também oculta quase todo o mecanismo que torna a saída possível.

Entre uma frase de entrada e a próxima palavra gerada existem decisões sobre como dividir texto, como representar símbolos numericamente, como calcular transformações entre vetores, como medir erros e como atualizar parâmetros. Há ainda regras arquiteturais que impedem o modelo de consultar indevidamente tokens futuros durante o treinamento de geração. Sem enxergar essas etapas, é fácil tratar o modelo como uma caixa-preta: algo que “entende” texto porque responde de maneira plausível.

Construir um modelo pequeno muda o foco. Não se trata de disputar qualidade, escala ou abrangência com modelos comerciais. Trata-se de converter conceitos abstratos em objetos, rotinas, dados de entrada, cálculos e testes que possam ser inspecionados. Um LLM educacional funciona, nesse sentido, como um laboratório: sua utilidade está menos no tamanho da resposta que produz e mais na clareza que oferece sobre o caminho até ela.

Conheça o livro e leia uma degustação: acesse a página oficial de Do Zero ao LLM com Delphi.

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09/10/2026 Delphi, Desenvolvimento de Software, Inteligência Artificial Aprendizado de Máquina, atenção causal, Delphi, Delphi 13, geração de texto, gradientes, inteligência artificial, LLM, modelos de linguagem, Otimização, programação, Redes Neurais, Régys Borges da Silveira, tensores, tokenização, Transformer, treinamento de modelos, vetores Deixe um comentário
05 outubro 2026

Jev na prática: quando usar um modelo de decisão em vez de um LLM

Escrito por Régys Borges da Silveira
Composição colorida contrapondo geração aberta de conteúdo, à esquerda, e decisões estruturadas com probabilidades, à direita, conectadas por um núcleo híbrido e revisão humana

Durante os últimos anos, inteligência artificial aplicada a software tornou-se quase sinônimo de grandes modelos de linguagem, os LLMs. Quando um sistema precisa classificar uma solicitação, escolher uma ferramenta ou avaliar um texto, tornou-se comum enviar um prompt a um modelo generativo e pedir uma resposta em JSON. Essa solução funciona, mas levanta uma pergunta importante: se o programa precisa somente de uma decisão, por que utilizar um mecanismo projetado principalmente para gerar linguagem?

O Jev, apresentado pela TypeSafe AI em setembro de 2026, parte dessa pergunta. Em vez de escrever uma explicação, ele recebe informações sobre um caso e responde a perguntas delimitadas com valores tipados e probabilidades. A proposta chama atenção pelo custo e pela velocidade divulgados, mas o aspecto mais interessante é arquitetural: o modelo não recebe autoridade sobre o fluxo; ele fornece julgamentos que o código pode combinar, limitar e encaminhar para revisão.

Neste artigo, explicarei o paradigma que sustenta o Jev, suas três primitivas, uma integração prática e os critérios para escolher entre Jev, LLM, regras determinísticas e classificadores tradicionais. Também examinarei limitações e pesquisas iniciais, porque saída estruturada, confiança e baixo custo não tornam uma decisão automaticamente correta.

A escolha entre uma decisão tipada e uma resposta gerada só faz sentido dentro do processo que utilizará o resultado. IA Além da Conversa aprofunda a arquitetura ao redor dos modelos: contexto, ferramentas, permissões, avaliação e operação. Conheça a proposta e leia a degustação gratuita para avaliar como definir essas fronteiras no seu projeto. Para registrar comportamentos esperados, exceções e critérios de aceite em uma implementação Delphi, SDD em Delphi oferece um percurso complementar. São conexões de método, não uma afirmação de que os livros ensinam especificamente o Jev.

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05/10/2026 Desenvolvimento de Software, Inteligência Artificial Agentes de IA, api, Arquitetura de Software, automação, classificação, Confiança, Delphi, inteligência artificial, Jev, LLM, Machine Learning, Modelos de Decisão, Probabilidade, Python, Revisão Humana, Saída Estruturada, Sistemas Empresariais, System One, TypeSafe AI, TypeScript Deixe um comentário
01 outubro 2026

IA além da conversa: o que existe entre o modelo e uma solução confiável

Escrito por Régys Borges da Silveira
Diagrama conceitual entre um modelo de linguagem e uma solução de IA confiável, com contexto, dados, ferramentas, permissões, avaliação e operação.

Um chatbot pode impressionar em poucos minutos. Ele resume um texto, explica um procedimento, sugere uma mensagem e responde com fluência a perguntas formuladas de maneiras diferentes. Essa capacidade é útil, mas não resolve, por si só, o problema de colocar inteligência artificial em uma atividade real de uma organização.

Uma solução operável precisa lidar com questões que não aparecem necessariamente na tela de conversa: de onde vêm as informações, quais delas estão atualizadas, quem pode vê-las, quando o sistema pode executar uma ação, como registrar o que aconteceu, como verificar a qualidade das respostas e como manter custos e riscos sob controle. O modelo é uma parte relevante do sistema, mas não é o sistema inteiro.

A diferença importa porque decisões de arquitetura tomadas cedo podem ampliar a complexidade sem melhorar o resultado. Em outros casos, uma implementação simples demais cria respostas sem evidência, acesso inadequado a dados ou automações que ninguém consegue auditar. O objetivo não deve ser construir o sistema mais sofisticado. Deve ser escolher a menor arquitetura capaz de produzir valor verificável, com segurança, governança e observabilidade.

Conheça o livro e leia uma degustação: acesse a página oficial de IA Além da Conversa.

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01/10/2026 Arquitetura de Software, Inteligência Artificial, Produto e Tecnologia Agentes de IA, arquitetura de IA, avaliação de IA, chatbot, Dados, function calling, governança de IA, IA Generativa, inteligência artificial, LLM, MCP, modelos de linguagem, Observabilidade, permissões, produto digital, RAG, Segurança, workflows Deixe um comentário
18 setembro 2026

IA na prática com Delphi, Lazarus e ACBr: aprendizados do Papo Pro

Escrito por Régys Borges da Silveira
Desenvolvedor em estúdio de podcast diante de microfones, uma tela de código e uma representação abstrata de inteligência artificial conectada a etapas de especificação, testes e segurança

Em 17 de setembro de 2026 participei do episódio “Produtividade Pro: IA na Prática com Delphi, Lazarus e ACBr”, do Papo Pro ACBr. A conversa, com pouco mais de uma hora, passou por ferramentas, código legado, agentes, segurança e formação profissional, mas uma ideia conecta todos esses assuntos: inteligência artificial só produz ganho sustentável quando está inserida em um processo de engenharia que define o trabalho, limita o escopo e verifica o resultado.

Esse ponto merece atenção porque o debate sobre IA costuma começar pela ferramenta ou pelo chamado “prompt perfeito”. Para quem mantém um ERP em Delphi, desenvolve com Lazarus ou integra documentos fiscais por meio do ACBr, porém, o problema real raramente cabe em uma pergunta isolada. Há regras de negócio acumuladas durante anos, dependências visuais, bancos de dados, serviços externos e obrigações fiscais que não admitem uma resposta apenas plausível. Neste artigo, organizo os principais aprendizados do episódio e mostro como convertê-los em um fluxo de adoção prático, com critérios para especificação, validação, segurança e evolução da equipe.

Se sua dificuldade é transformar um pedido à IA em trabalho que possa ser conferido, SDD em Delphi aprofunda especificações, contratos e critérios de aceite ligados a código e testes. Consulte o sumário e a degustação gratuita na página do livro para avaliar essa base de engenharia. Ao longo deste artigo, outras leituras complementam os temas de manutenção e integração, conforme a necessidade.

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18/09/2026 Delphi, Inteligência Artificial ACBr, Agentes de IA, Arquitetura de Software, automação, codex, Delphi, Engenharia de Software, erp, IA Generativa, lazarus, LLM, MCP, modernização de legado, object pascal, Privacidade, produtividade, Qualidade de Software, Segurança, Testes Automatizados Deixe um comentário
01 setembro 2026

Do Zero ao LLM com Delphi: inteligência artificial para quem quer entender de verdade, construa, execute e treine seu próprio modelo

Escrito por Régys Borges da Silveira

Inteligência artificial parece um assunto reservado a quem domina álgebra linear, cálculo, estatística e ciência de dados. Para muitos programadores, a impressão é que existe uma longa lista de pré-requisitos antes mesmo de escrever a primeira linha de código.

Eu escrevi Do Zero ao LLM com Delphi: Construa, treine e execute seu próprio modelo de linguagem para mostrar que existe outro caminho.

Se você já programa em Delphi, conhece variáveis, condições, laços, funções e arrays, já possui a base necessária para começar. Não é preciso chegar ao livro sabendo o que são tensores, gradientes, Softmax, atenção ou Transformers. Esses conceitos são construídos ao longo da leitura, passo a passo, a partir da linguagem que o desenvolvedor Delphi já conhece, hoje tenho a alegria de anunciar o lançamento do livro.

Você não precisa estudar toda a matemática antes de começar

A matemática faz parte da inteligência artificial. Fingir que ela não existe seria trocar uma dificuldade real por uma explicação superficial. Mas isso não significa que você precise concluir cursos inteiros de álgebra, cálculo e estatística antes de compreender como um modelo de linguagem funciona.

No livro, cada conceito matemático nasce de um problema concreto, antes de apresentar uma fórmula, observamos o comportamento que precisamos implementar. Trabalhamos com poucos números, fazemos contas que podem ser acompanhadas no papel e, em seguida, transformamos cada operação em código Object Pascal. A notação formal aparece como uma segunda camada de compreensão, não como uma barreira na entrada.

Você não precisa memorizar símbolos para avançar. Precisa entender perguntas práticas como estas:

  • Como o texto é transformado em números?
  • O que uma matriz representa dentro do modelo?
  • Como uma rede mede o próprio erro?
  • De onde vem um gradiente e para que ele serve?
  • Como o mecanismo de atenção decide quais posições observar?
  • O que realmente acontece quando um modelo prevê o próximo token?

Cada resposta é construída, implementada e verificada em Delphi, com todo o código funcional desenvolvido ao longo do livro e disponível em um repositório público no GitHub para você baixar, executar, testar e modificar.

conheça o livro e adquira seu exemplar.

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01/09/2026 Notícias Backpropagation, Ciência de Dados, Delphi, Delphi 13, Desenvolvimento de Software, IA Generativa, inteligência artificial, LLM, Machine Learning, modelos de linguagem, object pascal, Processamento de Linguagem Natural, Programação Delphi, Redes Neurais, Transformer Deixe um comentário
26 agosto 2026

IA Além da Conversa: meu novo livro sobre como transformar modelos de linguagem em soluções reais

Escrito por Régys Borges da Silveira

Usar um modelo de linguagem ficou fácil. Em poucos segundos, conseguimos conversar com uma inteligência artificial, resumir documentos, gerar código, organizar informações e explorar ideias.

Essa facilidade, porém, pode criar uma impressão enganosa: a de que uma boa conversa já representa uma solução completa. Não representa.

Quando um sistema precisa consultar informações confiáveis, manter estado, utilizar ferramentas, respeitar permissões, produzir efeitos externos e operar de maneira segura, o modelo de linguagem passa a ser apenas uma parte da arquitetura.

Foi a partir dessa diferença que escrevi IA Além da Conversa: Como transformar modelos de linguagem em soluções inteligentes, seguras e operáveis.

Comprar a edição física na Uiclap

Amazon digital: https://www.amazon.com.br/dp/B0HGNP6P1Y

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26/08/2026 Notícias Agentes de IA, arquitetura de IA, Automação Inteligente, bancos vetoriais, Engenharia de Software, function calling, governança de IA, IA Generativa, inteligência artificial, LLM, MCP, modelos de linguagem, Observabilidade, RAG, segurança de IA Deixe um comentário
07 julho 2026

AgentKit4D: O Kit de Qualidade Definitivo para Projetos Delphi na Era das IAs

Escrito por Régys Borges da Silveira

O desenvolvimento de software com Delphi tem passado por uma evolução incrível nos últimos anos. Com compiladores modernos, suporte a multiplataforma e frameworks inovadores, a linguagem continua sendo a espinha dorsal de sistemas robustos em todo o mundo. E agora, estamos vivenciando uma nova revolução: o uso de assistentes de inteligência artificial (coding agents) no dia a dia da programação, como Cursor, GitHub Copilot, Claude e Gemini.

No entanto, essa ajuda tecnológica traz um desafio clássico para o ecossistema Delphi. As IAs, por mais inteligentes que sejam, nem sempre conhecem de forma nativa as particularidades do gerenciamento de memória do Delphi, a correta ordem de destruição de objetos, ou a sintaxe moderna do framework Dext. Como resultado, é comum que elas sugiram códigos propensos a memory leaks (vazamentos de memória) ou que violem as regras de análise estática.

É exatamente para solucionar essa lacuna que tenho o orgulho de apresentar o AgentKit4D (Delphi Agent Quality Kit). Um projeto desenvolvido para atuar como uma ponte de qualidade de código estrita, alinhando desenvolvedores humanos e assistentes de IA sob as melhores práticas da engenharia de software moderno.

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07/07/2026 Notícias Agentes de IA, AgentKit4D, Anthropic, Automação Inteligente, Delphi, Desenvolvimento Delphi, gemini, IA Generativa, inteligência artificial, LLM, MCP, Model Context Protocol, object pascal, Open Source, OpenAI Deixe um comentário
18 abril 2026

IA Local: Guia de Configuração do Ollama e Integração ao VS Code com Cline

Escrito por Régys Borges da Silveira

O uso de Inteligência Artificial no desenvolvimento de software tornou-se um requisito para manter a eficiência. No entanto, a dependência de APIs externas traz desafios como latência, custos variáveis e, principalmente, preocupações com a privacidade de códigos proprietários.

Neste artigo, detalho como configurar o Ollama, o motor principal para execução de LLMs localmente, os modelos deepseek, e como integrá-lo ao seu fluxo de trabalho no VS Code utilizando o Cline para garantir um ambiente seguro e de alta performance.

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18/04/2026 Notícias Arquitetura de Software, Cline, DeepSeek, IA Local, LLM, Ollama, Privacidade, produtividade, VS Code Deixe um comentário
WHATSAPP (34) 9 9822.1845

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