DSPy
Framework de Stanford que trata prompts como código compilável — você declara assinaturas de entrada e saída, fornece exemplos, e o DSPy otimiza o prompt para você.
Em vez de ajustar strings de prompt na mão, você define uma class GenerateAnswer(dspy.Signature) com campos tipados. Módulos como ChainOfThought e ReAct os combinam. Um "teleprompter" (BootstrapFewShot, MIPRO, COPRO) busca exemplos few-shot e formulações de prompt contra um conjunto de validação.
A ideia: ao trocar de modelo (GPT-4 → Claude → Llama), você só recompila, sem reescrever prompts. A curva de aprendizado é íngreme, mas o poder compensa em pipelines não triviais.