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Gustavo é gerente de contas na Eximia. Ele é responsável pela conta da Acme.

João trabalha na Acme como gerente de TI e é o principal contato do Gustavo. Maurício é gerente de suprimentos na Acme.

Gustavo quer conhecer o Maurício. A resposta parece óbvia: pedir ao João que faça a apresentação.

Mas como um agente de IA chegaria a essa conclusão?

Uma possibilidade seria enviar todas essas informações no contexto de uma LLM. Para um exemplo pequeno como esse, provavelmente funcionaria. Mas, à medida que a quantidade de informações cresce, o custo com contexto e tokens cresce junto.

Outra alternativa seria manter esse conhecimento fora da LLM e consultá-lo por meio de uma API.

O componente mais comum para isso seria um banco relacional. Empresas. Pessoas. Cargos. Relacionamentos.

Só que o problema não é armazenar os dados.

É descobrir conexões.

Encontrar o menor caminho entre Gustavo e Maurício é simples nesse exemplo. Em um ambiente corporativo, porém, esse caminho pode envolver cinco, dez ou vinte relacionamentos.

Bases relacionais são excelentes para representar relações diretas. Já para descobrir conexões arbitrárias entre entidades, deixam de ser a ferramenta ideal.

É aí que entram as bases de grafos e os motores de inferência. Grafos respondem quem está conectado a quem. Motores de inferência respondem o que pode ser concluído a partir dessas conexões.

Como tenho dito, arquitetura é escolher a ferramenta certa para o problema certo. Não é nada inteligente pensar que a essência da inteligência artificial são LLMs.

Registrar o que sabemos do mundo por meio de fatos. Maria é mãe de João e filha de Ana. O carro X tem o freio Y, que contém a peça Z.

Inferir, por meio de regras, novas relações a partir de fatos conhecidos. Ana é avó de João. A peça Z está no carro X.

Mais do que dados soltos. Fatos conectados. Relações explícitas e relações descobertas por inferência. Informação com utilidade. Conhecimento.

Essas são as possibilidades do Prolog. Uma linguagem declarativa cujo coração é um motor de inferência, construída para representar conhecimento e deduzir novas relações. E não é novidade. Existe desde 1972.

É um excelente complemento para agentes de IA. Em vez de consumir contexto e tokens para que uma LLM descubra relações que podem ser deduzidas por regras, um motor de inferência faz esse trabalho de forma determinística, mais rápida, mais barata e auditável.

Esse foi o tema da masterclass de ontem. É também um componente arquitetural que temos usado na Eximia em nossas consultorias. Repertório essencial para quem leva IA a sério, para além da moda e das especulações.

Não é nada inteligente pensar que a essência da inteligência artificial são LLMs.

Lucas 15 é um dos capítulos mais conhecidos e profundos dos Evangelhos. Ele reúne três parábolas que tratam do mesmo tema sob perspectivas diferentes: a ovelha perdida, a moeda perdida e o filho perdido. Embora sejam histórias independentes, elas formam uma única resposta de Jesus à crítica dos fariseus e escribas: “Este homem recebe pecadores e come com eles.” A questão central não é apenas por que Jesus acolhe pecadores, mas por que Deus se alegra quando um perdido é restaurado.

As três parábolas apresentam uma progressão cuidadosamente construída. Primeiro, perde-se uma ovelha entre cem. Depois, uma moeda entre dez. Por fim, um filho entre dois. A proporção diminui enquanto o vínculo afetivo aumenta. A perda deixa de ser apenas econômica e passa a ser profundamente pessoal. A estrutura conduz o ouvinte a perceber que o valor de alguém não é determinado pela quantidade, mas pela relação. Quanto mais íntima é a perda, maior é a alegria do reencontro. Jesus prepara emocionalmente seus ouvintes para a parábola final, a mais impactante das três.

Lida à luz da cultura do século I, a história do filho perdido ganha ainda mais força. Pedir a herança antes da morte do pai equivalia, na prática, a dizer: “Para mim, você já morreu.” Era um ato de enorme desonra. Depois de desperdiçar tudo, o esperado seria que o jovem encontrasse rejeição ou, no máximo, uma aceitação distante como empregado. Em vez disso, o pai corre ao seu encontro, abraça-o antes mesmo de ouvir sua confissão completa, veste-o com a melhor roupa, coloca-lhe um anel, sandálias e organiza uma grande festa. Cada gesto comunica restauração plena da condição de filho, não apenas perdão.

É justamente aqui que surge a tensão da parábola. O irmão mais velho parece representar o senso comum de justiça. Ele permaneceu em casa, trabalhou fielmente e nunca abandonou o pai. Sua indignação é compreensível, e Jesus faz questão de apresentá-la com honestidade. No entanto, o pai não diminui sua fidelidade. Pelo contrário, afirma: “Filho, tu sempre estás comigo, e tudo o que é meu é teu.” O problema do irmão mais velho não é a obediência, mas acreditar que seu relacionamento com o pai se baseava em mérito e recompensa. Enquanto o filho mais novo descobriu a graça depois do fracasso, o mais velho não conseguiu desfrutar dessa mesma graça porque estava preso à lógica do merecimento.

Essa é a grande mensagem de Lucas 15. Deus não ama menos quem permaneceu fiel, nem ama mais quem errou. O que muda é que o retorno de quem estava perdido merece celebração porque representa a vitória da vida sobre a morte, da comunhão sobre a separação e da esperança sobre o desespero. O capítulo termina de forma aberta, sem revelar se o irmão mais velho entra ou não na festa. A pergunta fica para cada leitor: quando Deus restaura alguém que julgávamos indigno, conseguimos participar da alegria do Pai ou permanecemos do lado de fora, convencidos de que a justiça vale mais do que a graça? Essa pergunta continua sendo tão desafiadora hoje quanto foi para os fariseus que ouviram Jesus pela primeira vez.