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Este post apresenta a construção de um sistema multiagente para análise financeira automatizada com LangGraph. A partir dos dados das demonstrações contábeis da CVM, mostramos como agentes especializados podem interpretar perguntas, consultar bancos de dados e gerar análises financeiras, simulando o trabalho de um analista.

Sistemas multi-agentes (MAS) representam uma nova forma de estruturar aplicações de inteligência artificial, especialmente úteis para lidar com problemas complexos e distribuídos. Em vez de depender de um único agente generalista, esses sistemas são compostos por múltiplos agentes especializados que colaboram, competem ou se coordenam para executar tarefas específicas. Neste post, explicamos o que são os MAS, seus principais componentes (como LLMs, ferramentas e processos) e as arquiteturas mais comuns.

Este post mostra como automatizar a análise da inflação brasileira com o uso de agentes inteligentes. Utilizando o LangGraph, integramos dados do IPCA, núcleos de inflação e grupos do índice para criar um sistema capaz de gerar análises econômicas automatizadas com base em consultas em linguagem natural.

Este post mostra como automatizar a análise da atividade econômica brasileira com agentes inteligentes. Utilizando o framework LangGraph e dados do IBGE e Banco Central, construímos um sistema capaz de gerar respostas analíticas a partir de perguntas em linguagem natural, unindo automação de consultas SQL e interpretação econômica.

Neste post, vamos mostrar como construir um sistema de agentes inteligentes com o framework LangGraph, integrando dados estruturados do IBGE/SIDRA e informações não estruturadas vindas de notícias em tempo real.

A construção de agentes inteligentes está se tornando uma das aplicações mais relevantes da Inteligência Artificial. Esses agentes são capazes de automatizar tarefas complexas como coleta, análise e interpretação de dados. Neste artigo, mostramos como criar um agente simples utilizando a biblioteca smolagents — uma ferramenta leve e simples para o desenvolvimento de agentes de IA.

Nesta postagem, mostramos como construir um pipeline simples de RAG (Retrieval-Augmented Generation) usando o LangChain, o modelo Gemini 2.0 Flash e o Vector Database Chroma. Utilizamos como exemplo o Relatório de Inflação de junho de 2025 do Banco Central do Brasil. O fluxo envolve o download e leitura do PDF, divisão do texto com RecursiveCharacterTextSplitter, geração de embeddings com Gemini, armazenamento vetorial com Chroma e busca semântica para responder perguntas com base no conteúdo do relatório. É uma aplicação prática e didática para economistas que desejam integrar IA ao seu fluxo de análise.