Como criar Agentes de Economia com Google ADK
A inteligência artificial está evoluindo dos modelos que apenas respondem comandos para agentes capazes de agir, decidir e colaborar. O Agent Development Kit (ADK), do Google, surge como uma ferramenta para criar times de agentes, unindo LLMs a fluxos de trabalho bem definidos. Para economistas e cientistas de dados econômicos, isso abre espaço para automatizar rotinas complexas — como consultas em APIs e geração de relatórios — de maneira mais inteligente e autônoma.
Como usar Modelos de Linguagem no R com o pacote {ellmer}
Na análise de dados contemporânea, o uso de Modelos de Linguagem (LLMs) vem se consolidando como uma ferramenta poderosa para automatizar e aprimorar tarefas analíticas. Ao integrarmos LLMs a pacotes como o ellmer, podemos ampliar nossas capacidades de extração, interpretação e automação de dados no ambiente R. Neste post, exploramos o papel desses modelos e detalhamos como o ellmer opera dentro do universo da linguagem de programação R.
Introdução ao AutoGen: Agentes Inteligentes na Análise Financeira
O AutoGen é um framework da Microsoft que permite criar agentes de IA colaborativos. Na área financeira, pode automatizar a coleta de dados, cálculos de indicadores e geração de relatórios. Este artigo apresenta os conceitos básicos e um exemplo aplicado a ações de empresas.
Como usar LangGraph e LLMs para prever a inflação no Brasil
Este post apresenta um estudo de caso sobre como utilizar o LangGraph e modelos de linguagem para estruturar um sistema multiagente voltado à previsão do IPCA. O exercício cria um sistema que utiliza-se de personas analíticas que trabalham em paralelo, permitindo validar previsões, calcular métricas de erro e consolidar relatórios automatizados. A abordagem demonstra como fluxos multiagentes podem apoiar a análise econômica, oferecendo múltiplas perspectivas e maior consistência nos resultados.
O que é GraphRAG e implementar usando LangChain
GraphRAG é uma técnica de recuperação de informação para LLMs que utiliza grafos de conhecimento para conectar entidades e relações, permitindo estruturar informações complexas presentes em textos. Neste exercício, mostramos como transformar as atas do Copom em um grafo capaz de compreender essas entidades e relações, respondendo a perguntas complexas de forma contextualizada. Com Python e LangChain, todo o processo se torna automatizado, simples e altamente explorável.
