Que comentário bom — você pegou o mesmo princípio e me deu um enquadramento melhor que o meu. "Interface probabilística pra camada determinística" é uma forma mais limpa de dizer a mesma coisa: o LLM é a ponte, não o cofre. (falei igual IA também KKKK cada vez mais difícil separar)

E o "pra qual lado a balança pesa" é o pulo do gato. Não é dogma determinístico vs probabilístico — é calibrar a régua por caso. Concordo 100%.

O teu exemplo do s_124 é a melhor parte, e acho algo a mais que o meu artigo: eu tirei a execução das mãos do LLM; você tirou também a complexidade da escolha. Em vez de deixar o modelo garimpar entre 4 IDs × 40 slots × 7 dias (mar de tokens = alucinação garantida), você colapsou tudo num único ID opaco que o backend remapeia deterministicamente.

Isso reduz o que a literatura chama de action space do agente — quanto menor o leque de decisão que você entrega ao LLM, menos ele tem onde errar. E o bônus de token é consequência direta: menos opções no contexto, menos custo.

Resumindo os dois padrões que saíram daqui:

• Propõe/dispõe → o LLM não executa a ação.
• Teu s_124 → o LLM nem enxerga a complexidade da escolha; decide sobre um símbolo, não sobre os dados crus.

Vou guardar esse exemplo (anonimizado, se você deixar) — é didático demais pra não virar referência. Valeu pela contribuição de verdade. 👏