~/questoes/inteligencia-artificial
Skills são componentes que revelam funcionalidades de forma progressiva — ou seja, o agente começa com poucas capacidades visíveis e ativa novas conforme necessário. Isso economiza tokens e mantém o contexto limpo, permitindo que o modelo receba apenas as informações relevantes para cada tarefa.
A alternativa D está correta porque Skills implementam progressive disclosure, ativando capacidades apenas quando o agente realmente precisa delas. Isso reduz o consumo de tokens, diminui distrações no modelo e melhora a eficiência geral da aplicação.
Skills não são mecanismos de armazenamento permanente. Elas são formas de organizar e revelar funcionalidades dentro de um agente. O armazenamento de dados é responsabilidade de bancos de dados ou outras estruturas externas.
Skills não substituem prompts — trabalham junto com eles. Prompts continuam sendo a base fundamental para instruir o modelo, enquanto Skills adicionam uma camada de organização e revelação progressiva de funcionalidades.
Skills podem incluir conexões com APIs, mas esse não é seu objetivo principal. O objetivo central é implementar progressive disclosure — revelar funcionalidades conforme necessário. MCPs (Model Context Protocol) são a ferramenta específica para integração padronizada com APIs externas.
Esta é a alternativa correta. Skills implementam progressive disclosure, revelando funcionalidades conforme o agente as necessita. Isso economiza tokens, reduz distrações do modelo e garante que ele tenha acesso apenas ao que é relevante para a tarefa atual.