Código é tudo o que você precisa: As limitações dos pipelines de múltiplos componentes (MCPs)

Este artigo questiona a praticabilidade dos Pipelines de Múltiplos Componentes (MCPs) para muitas tarefas, argumentando que sua forte dependência de inferência os torna ineficientes e difíceis de escalar. O autor usa um exemplo pessoal - convertendo reStructuredText para Markdown - para demonstrar uma abordagem superior: usar LLMs para gerar código que executa a tarefa, seguido de validação baseada em LLM. Este método reduz a dependência de inferência, melhora a confiabilidade e escala bem, especialmente para tarefas repetitivas. Embora reconheça os pontos fortes do MCP em cenários de nicho, o autor conclui que suas limitações inerentes dificultam a automação em larga escala. O futuro, sugere, reside no desenvolvimento de técnicas de geração de código mais eficazes, combinadas com validação e explicação de LLM para melhorar a usabilidade e a aplicabilidade.