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    <title>Arquitetura on Ricardo Martins — Cloud Architecture, Azure, Kubernetes e DevOps</title>
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    <description>Recent content in Arquitetura on Ricardo Martins — Cloud Architecture, Azure, Kubernetes e DevOps</description>
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      <title>Ricardo Martins — Cloud Architecture, Azure, Kubernetes e DevOps</title>
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      <title>AI agents: memória, estado e consistência</title>
      <link>https://ricardomartins.com.br/ai-agents-memoria-estado-e-consistencia/</link>
      <pubDate>Mon, 20 Jul 2026 10:00:00 -0400</pubDate>
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      <description>Short-term, long-term, episodic memory. Como agents mantêm contexto entre interações e os trade-offs de persistência que todo engenheiro de sistemas conhece.</description>
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      <title>Como projetar um AI agent do zero</title>
      <link>https://ricardomartins.com.br/como-projetar-um-ai-agent-do-zero/</link>
      <pubDate>Fri, 17 Jul 2026 10:00:00 -0400</pubDate>
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      <description>Do requirement ao deploy. Escolhendo modelo, desenhando tools, definindo planning strategy e testando reliability. O guia de design pra quem já projetou sistemas.</description>
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      <title>Como AI agents funcionam por dentro</title>
      <link>https://ricardomartins.com.br/como-ai-agents-funcionam-por-dentro/</link>
      <pubDate>Tue, 14 Jul 2026 10:00:00 -0400</pubDate>
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      <description>O loop perceive-think-act desmontado. Como um LLM vira um agent que toma ações no mundo real, explicado pra quem entende de control loops e automação.</description>
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      <title>Machine learning system design: o que todo infra deveria saber</title>
      <link>https://ricardomartins.com.br/machine-learning-system-design-o-que-todo-infra-deveria-saber/</link>
      <pubDate>Sat, 11 Jul 2026 10:00:00 -0400</pubDate>
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      <description>Feature stores, model serving, A/B testing, data pipelines. A arquitetura completa de um sistema de ML em produção, traduzida pra quem já monta sistemas distribuídos.</description>
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      <title>LLM evals: como medir se seu modelo presta</title>
      <link>https://ricardomartins.com.br/llm-evals-como-medir-se-seu-modelo-presta/</link>
      <pubDate>Wed, 08 Jul 2026 10:00:00 -0400</pubDate>
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      <description>Métricas de qualidade, benchmarks, evals automatizados. Como saber se suas mudanças no prompt melhoraram ou pioraram o modelo, com a mentalidade de quem já faz load testing.</description>
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      <title>Context engineering: a arte de alimentar LLMs</title>
      <link>https://ricardomartins.com.br/context-engineering-a-arte-de-alimentar-llms/</link>
      <pubDate>Sun, 05 Jul 2026 10:00:00 -0400</pubDate>
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      <description>System prompts, few-shot examples, retrieval context, tool definitions. Como montar o input perfeito pra um LLM, explicado como quem monta payloads de API.</description>
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      <title>Da prompt engineering à frontier company: por que o modelo já não é o diferencial</title>
      <link>https://ricardomartins.com.br/da-prompt-engineering-a-frontier-company/</link>
      <pubDate>Thu, 02 Jul 2026 18:00:00 -0400</pubDate>
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      <description>Modelos viraram commodity. O diferencial agora é o sistema ao redor: harness engineering, context engineering, governança. Como a conversa evoluiu em 3 anos e onde estamos hoje.</description>
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      <title>Como RAG funciona: da teoria ao pipeline</title>
      <link>https://ricardomartins.com.br/como-rag-funciona-da-teoria-ao-pipeline/</link>
      <pubDate>Thu, 02 Jul 2026 10:00:00 -0400</pubDate>
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      <description>Retrieval-Augmented Generation desmontado em peças. Como conectar seus documentos internos a um LLM sem fine-tuning, com exemplos reais em Azure AI Search.</description>
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      <title>Como vector databases funcionam por dentro</title>
      <link>https://ricardomartins.com.br/como-vector-databases-funcionam-por-dentro/</link>
      <pubDate>Mon, 29 Jun 2026 10:00:00 -0400</pubDate>
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      <description>HNSW, IVF, quantização. Como vector databases armazenam e buscam milhões de embeddings em milissegundos, explicado pra quem já operou bancos de dados em produção.</description>
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      <title>Reinforcement learning: o que é e por que importa pra LLMs</title>
      <link>https://ricardomartins.com.br/reinforcement-learning-o-que-e-e-por-que-importa-pra-llms/</link>
      <pubDate>Fri, 26 Jun 2026 10:00:00 -0400</pubDate>
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      <description>Como reward functions e feedback humano transformam um modelo de linguagem bruto num assistente que responde com educação. RL explicado pra quem entende de sistemas.</description>
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      <title>Conceitos de LLMs: o deep dive que faltava</title>
      <link>https://ricardomartins.com.br/conceitos-de-llms-o-deep-dive-que-faltava/</link>
      <pubDate>Tue, 23 Jun 2026 10:00:00 -0400</pubDate>
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      <description>Tokens, embeddings, attention, context window. Tudo que você precisa entender sobre Large Language Models pra parar de tratar isso como caixa preta.</description>
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      <title>System design: URL Shortener, simplicidade em escala</title>
      <link>https://ricardomartins.com.br/system-design-url-shortener-simplicidade-em-escala/</link>
      <pubDate>Sat, 30 May 2026 10:00:00 -0400</pubDate>
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      <description>Como projetar um sistema que parece trivial mas esconde decisões profundas sobre hashing, colisão, read optimization, e analytics de bilhões de cliques em tempo real.</description>
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      <title>System design: Twitter/X, feed de notícias em escala</title>
      <link>https://ricardomartins.com.br/system-design-twitter-feed-de-noticias-em-escala/</link>
      <pubDate>Thu, 28 May 2026 10:00:00 -0400</pubDate>
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      <description>Como projetar um sistema que entrega timelines personalizadas pra centenas de milhões de usuários, com fan-out inteligente, trending topics em tempo real, e caching agressivo.</description>
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      <title>System design: Uber, geolocalização e matching em tempo real</title>
      <link>https://ricardomartins.com.br/system-design-uber-geolocalizacao-e-matching-em-tempo-real/</link>
      <pubDate>Tue, 26 May 2026 10:00:00 -0400</pubDate>
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      <description>Como projetar um sistema de ride-sharing que encontra o motorista mais próximo em segundos, rastreia milhões de veículos em movimento, e calcula ETAs precisos em tempo real.</description>
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      <title>System design: WhatsApp, messaging em tempo real</title>
      <link>https://ricardomartins.com.br/system-design-whatsapp-messaging-em-tempo-real/</link>
      <pubDate>Sun, 24 May 2026 10:00:00 -0400</pubDate>
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      <description>Como projetar um sistema de mensagens que entrega bilhões de mensagens por dia com latência de milissegundos. WebSockets, message queues, presença online, e criptografia end-to-end.</description>
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      <title>System design: YouTube, streaming de vídeo em escala</title>
      <link>https://ricardomartins.com.br/system-design-youtube-streaming-de-video-em-escala/</link>
      <pubDate>Fri, 22 May 2026 10:00:00 -0400</pubDate>
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      <description>Como projetar uma plataforma de vídeo que processa 500 horas de upload por minuto e entrega o primeiro frame em menos de 500ms. CDN, transcoding, adaptive bitrate, e pre-signed URLs na prática.</description>
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      <title>System design na prática: como pensar sistemas em escala</title>
      <link>https://ricardomartins.com.br/system-design-na-pratica-como-pensar-sistemas-em-escala/</link>
      <pubDate>Wed, 20 May 2026 10:00:00 -0400</pubDate>
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      <description>O framework completo pra abordar qualquer problema de system design: de capacity planning a trade-offs. O primeiro artigo da série System Design na Prática.</description>
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