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O que é isto

O percurso de um pedido a uma IA, de ponta a ponta: o que já está carregado antes de escreveres, como se monta a janela de contexto, que filtros a revêem na tua app e no gateway, o modelo, o ciclo de um agente e o que se verifica à saída. Escolhe um cenário, clica numa etapa e edita as peças onde entram.

Os separadores

Percurso: as onze etapas e a janela de contexto. Ferramentas, MCP e skills: o que custa cada definição, as skills em três níveis e uma chamada a ferramenta controlo a controlo (esquema, hooks, permissões como no Claude Code, persona, sandbox). Contexto: o que entra por RAG, o que se perde ao compactar e o que se pode pôr em cache, com preços reais. Agente de IDE: o que se executa sem perguntar segundo o modo, o que se pode desfazer e o que poupam (ou não) os subagentes. Laboratório: o que cada camada para sobre o catálogo de ataques de /agents, medido, e as falhas que não são ataques.

A barra de cima é a janela de contexto

É tudo o que o modelo lê NESSA etapa, peça a peça, com os seus tokens contados de verdade com o tokenizador o200k da OpenAI (outros modelos contam de forma um pouco diferente). As definições de ferramentas contam-se como o JSON que as descreve; cada fornecedor envolve-as à sua maneira, por isso é uma aproximação. Repara em quanto há antes de escreveres alguma coisa.

O que é real e o que é simulado

Os filtros usam os detetores de segredos e dados pessoais da app e a lista de frases de injeção de /agents: o que encontram é real, e tudo corre no teu navegador. O gateway é simulado: as suas políticas existem (o Azure API Management tem llm-token-limit, llm-content-safety e cache semântica; o LiteLLM, guardrails antes e depois da chamada), mas aqui o filtro de conteúdo é feito pelos nossos detetores. Uma lista de frases caça a ordem de manual e não a disfarçada: é o que acontece com os filtros de lista a sério.

O que ninguém viu

Tira camadas e olha para a caixa de baixo: o que havia e nenhuma camada ativa olhou. A lição da injeção indireta sai sozinha: o filtro da app não vê o documento recuperado nem a saída de uma ferramenta, porque chegam depois. Nenhuma camada sozinha basta.

Do prompt à respostaO que acontece ao teu pedido a uma IA, etapa a etapa
Do prompt à respostaO que acontece ao teu pedido a uma IA, etapa a etapa
Janela de contexto em «Montar o contexto»0 tokens · 0 % da janela
  • Prompt de sistema 0
  • Histórico da conversa 0
  • O teu prompt 0
  • Documentos recuperados (RAG) 0

Montar o contexto

O que acontece. Monta-se o pedido: o histórico (ou o seu resumo, se já não couber), os documentos que o RAG recupera e o teu prompt, numa ordem fixa. Um prefixo que não muda entre pedidos pode ser colocado em cache e fica mais barato.

O que pode correr mal. Um documento recuperado pode trazer uma ordem escondida: é a injeção indireta. Ao compactar o histórico pode perder-se uma instrução tua. E uma alteração no início do pedido quebra a cache.

A fundo:/embeddings/llm-costs/context-forge

A resposta chega ao utilizador.

Tudo o que os detetores encontraram foi visto por alguma camada.