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    <title>Agentic AI on Wiliam Rosa | Lakehouse, Dados &amp; IA</title>
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    <description>Recent content in Agentic AI on Wiliam Rosa | Lakehouse, Dados &amp; IA</description>
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      <title>Wiliam Rosa | Lakehouse, Dados &amp; IA</title>
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    <lastBuildDate>Sat, 10 Oct 2026 09:00:00 -0300</lastBuildDate>
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      <title>TinyFish mede sucesso do agente web pela tarefa completa, não pela resposta isolada do modelo</title>
      <link>https://wiliamrosa.github.io/posts/tinyfish-modelo-web-native-ai-runtime/</link>
      <pubDate>Sat, 10 Oct 2026 09:00:00 -0300</pubDate>
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      <description>A TinyFish pós-treina um modelo próprio especializado em tarefa de agente web usando Databricks AI Runtime (SFT indo pra DPO), avalia sucesso via MLflow com juiz de IA olhando o histórico de ação completo do agente, e serve em produção via Model Serving: 294 mil execuções e 6,4 milhões de passos de ferramenta em 15 dias.</description>
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      <title>Cada agente de código com seu próprio banco: branching do Lakebase aplicado ao ciclo de desenvolvimento agêntico</title>
      <link>https://wiliamrosa.github.io/articles/lakebase-branching-agentes-codigo-sdlc/</link>
      <pubDate>Fri, 09 Oct 2026 18:00:00 -0300</pubDate>
      <guid>https://wiliamrosa.github.io/articles/lakebase-branching-agentes-codigo-sdlc/</guid>
      <description>Agentes de código rodando em paralelo contra um único banco de desenvolvimento compartilhado criam conflito de schema, interferência de dado e risco de exposição de dado sensível. Branching instantâneo do Lakebase, aplicado por worktree ou por pull request, dá a cada agente seu próprio banco isolado.</description>
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