Síntese da Parte 7

Parte 7 fechou o ciclo de vida. O que ficou estabelecido:

• Ambientes em IA envolvem mais do que cópias de aplicação: modelos, prompts, índices RAG, tools, policies e dados, cada um com seu ciclo.
• CI/CD próprio para IA exige eval gate em todos os artefatos com efeito em comportamento: modelos, prompts, tools, MCP servers, índices, agentes, policies.
• Versionamento cobre tudo que pode afetar comportamento; mudança de comportamento sem mudança de schema continua sendo breaking change.
• Rollout combina canary, shadow, feature flag, blue/green e rollout progressivo; critérios de reversão escritos antes.
• Depreciação é engenharia, com bloqueio determinístico, janela e audit - não flag em metadata.
• Comunicação de breaking changes alcança usuários internos, agentes consumidores, MCP servers e A2A peers.
• Fine-tuning é técnica útil para formato, estilo e comportamento específico, não para conhecimento factual ou regra de negócio.
• ML em escala (treinamento distribuído, FSDP/ZeRO) é tema estratégico; a maior parte dos times consome modelos prontos e não precisa dessa infraestrutura.

A Parte 8 reorganiza o que vem depois deste livro do ponto de vista prático: como os exemplos planejados se conectam aos capítulos.

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