Construindo RAG para Análise do COPOM com SmolAgents
Este exercício demonstra, passo a passo, como aplicar o conceito de Retrieval-Augmented Generation (RAG) com agentes inteligentes na análise de documentos econômicos. Utilizando a biblioteca SmolAgents, desenvolvemos um agente capaz de interpretar e responder a perguntas sobre as atas do COPOM com base em buscas semânticas.
Como criar um Supervisor de Agentes com LangGraph
Este tutorial mostra como construir um supervisor multiagente usando LangGraph, integrando dois agentes especialistas: um focado em pesquisa na internet com Tavily e outro especializado em operações matemáticas. Para orquestrar esses agentes, utilizamos o modelo Gemini 2.0 da Google.
Como Criar um Agente SQL com LangGraph para Análise de Dados Financeiros de Empresas Brasileiras
Neste post, mostramos passo a passo como criar um agente SQL com LangGraph para consultar dados financeiros de empresas brasileiras da CVM. O processo inclui baixar e tratar os dados (ETL), configurar o banco SQLite, criar prompts e montar um grafo de estados para que o agente interprete perguntas em linguagem natural e gere consultas SQL.
Automatizando Análises Econômicas com LangChain e LangGraph: Multi-Agentes com LLMs
A evolução das ferramentas baseadas em modelos de linguagem (LLMs) está transformando o modo como realizamos análises econômicas. Neste artigo, apresentamos como utilizar LangChain e LangGraph, duas das bibliotecas mais relevantes para a orquestração de fluxos complexos com agentes de IA, integrando-os com o Google Gemini. O foco será a construção de uma pipeline multi-agente para análise econômica utilizando dados reais do Brasil.
Como Construir Agentes com SmolAgents: exemplo prático para mercado financeiro
Apresentamos o framework SmolAgents para a criação de agentes com LLMs em Python, com foco em aplicações no mercado financeiro.
