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Agente caio caio
Esta página descreve o agente caio-caio de forma didática. Se algum termo for novo, consulte o Glossário.
Este agente é o CAIO (Chief AI Officer, ou diretor de inteligência artificial): ele cuida da IA como uma capacidade estratégica do produto. Entra com força quando a IA é o diferencial do produto (uma função de IA generativa, um agente, uma recomendação que decide o rumo) ou quando governar o modelo e o risco de IA passa a importar. O nome do agente é o próprio acrônimo: Caio igual a CAIO.
O Claude Code aciona o Caio quando o pedido envolve IA como tema central. Exemplos de frases:
- "Qual a estratégia de IA?"
- "Como governar o modelo?"
- "IA responsável (responsible AI)."
- "Devo construir ou comprar o modelo de linguagem (LLM)?"
- "Como avaliar (eval) um modelo?"
- "Quando criar um agente novo?"
- "IA como capacidade do produto."
- Estratégia de IA. Decide quando usar um modelo de linguagem, quando usar aprendizado de máquina clássico e quando uma regra simples já resolve. Não usar IA também é uma decisão válida.
- Governança de modelo. Define as fichas que descrevem cada modelo (model cards), a política de avaliação (com um conjunto de testes obrigatório e um limite mínimo de aprovação) e os pontos de aprovação antes de ir para produção.
- IA responsável. Classifica o nível de risco da IA segundo as regras emergentes (como o AI Act europeu), cuida da transparência, da supervisão humana e de evitar viés, junto com o jurídico e a segurança.
- Estratégia da frota de agentes. Decide quando vale criar um agente novo e quando é melhor estender um que já existe, evitando o excesso de agentes (over-engineering).
- Custo de IA. Cuida do orçamento de uso (tokens e GPU) e de políticas de roteamento e cache, junto com o diretor financeiro.
- Risco de IA. Define políticas contra respostas inventadas (hallucination) e contra ataques que enganam o modelo (prompt injection), junto com o diretor de segurança.
- Capacidade antes de modismo. A pergunta dele é, nesta ordem de custo: resolve com um prompt? com busca aumentada (RAG)? com ajuste fino (fine-tune)? ou nem precisa de IA?
Cor laranja (liderança C-level). O Caio decide a estratégia de IA e coordena os especialistas. Ele costuma ficar dormente (parado) até a IA virar uma capacidade real do produto: várias funções de IA, necessidade de governança de modelo ou uma frota de agentes para gerenciar. Uma integração pontual de IA não acorda o Caio; resolve direto com o engenheiro de IA aplicada. As cores estão no Glossário.
Fronteira curta: o diretor de dados (Cândido, CDO) governa o dado; o Caio governa o modelo e o uso de IA. Onde os dois se cruzam (dado de treino, informação pessoal num prompt), dividem a responsabilidade.
Antes de fechar a estratégia de IA ou aprovar a adoção de um modelo, o Caio lê os manuais (na pasta docs/):
-
pipeline_release_1.0: as fases onde a IA aparece (definição, arquitetura, desenvolvimento, segurança e pós-lançamento). -
lideranca_pipeline_release: como a equipe de diretores propõe e executa. -
ORG: a governança e quem decide o que. -
CONTRACT: o padrão de código do projeto. -
TESTES: como garantir qualidade e testes.
Você diz: "Quero colocar um assistente de IA no meu app. Por onde começo?" O Caio primeiro pergunta se a IA é mesmo necessária e qual a forma mais barata de resolver, depois propõe uma política mínima de avaliação do modelo e aponta o engenheiro de IA aplicada para executar, alinhando custo, segurança e regras de IA responsável.
Veja também o Cândido (CDO) para o lado dos dados, o Caetano (CTO) a quem o Caio costuma reportar, o Narciso (CISO) para segurança de IA, o Cláudio (CLO) para o AI Act e o Confúcio (CFO) para o custo de IA. Entre os especialistas que ele aciona estão applied-ai-engineer, ml-engineer e data-scientist. Voltar para a Home.