Prompts melhores não tornam os agentes de IA confiáveis: prompts orientam o raciocínio, mas não executam operações. Este episódio mostra a arquitetura que funciona: o LLM propõe, o executor impõe e a validação do grafo de fluxo de trabalho decide, aplicada ao Microsoft Graph, Azure OpenAI e Copilot Studio.O que você vai aprender:A verificação de contrato antes da execução: correspondência de capacidades, conformidade com políticas e pós-condições verificáveis, com recusa justificada e alternativas segurasOs três modos de falha de agentes baseados só em prompts: ferramentas alucinadas, pré-condições ausentes e falhas parciais silenciosasExecutores com chaves de idempotência, taxonomia de erros e caminhos de recuperação, e grafos de fluxo de trabalho com nós, arestas, estado e rollbackSegurança desde o projeto: validação estática do grafo, políticas em tempo de execução com escopos do Entra ID, sanitização de entradas e saídas e logs de auditoria imutáveisO cenário Microsoft com Microsoft Graph, Azure OpenAI e Copilot Studio, com citações, pontos de controle humanos e métricas de antes e depois de precisão, latência e custoPara arquitetos, desenvolvedores e administradores do Microsoft 365 que criam agentes de IA confiáveis e rastreáveis em produção.Este episódio é uma versão em português dublada com IA do vídeo animado do M365 Show, do Microsoft MVP Mirko Peters.▶ Assista ao vídeo: https://youtu.be/LLxvoiKP3XA🎧 Mais episódios: https://www.m365.fm🎤 M365Con – conferência Microsoft online e gratuita: https://m365con.net💼 Mirko Peters no LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/m365showpodcast/

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