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Blog Análise Macro – Desde 2011, encontrando a verdade nos dados

Como criar um Agente de IA visualizador de dados

A criação de agentes de Inteligência Artificial (IA) capazes de transformar dados brutos em visualizações claras e informativas está se tornando cada vez mais acessível. Esses agentes podem automatizar tarefas complexas, desde a coleta de dados de diversas fontes até a geração de gráficos e tabelas, permitindo que os usuários foquem na análise e na tomada de decisões. Este post explora o processo de construção de um agente de IA para visualização de dados, destacando as ferramentas e os conceitos fundamentais envolvidos.

Criando um Simples Assistente de Pesquisa com LangGraph

O exercício utiliza o LangGraph para criar personas fictícias de analistas econômicos, entrevistá-las com um especialista fictício e, a partir dessas interações, gerar relatórios técnicos usando LLMs, buscas na web e execução paralela.

Construindo Corrective RAG (CRAG) com LangGraph

Este post explica o conceito de Agentic CRAG (Corrective Retrieval-Augmented Generation) e sua aplicação na análise das atas do COPOM. Mostramos como combinar recuperação de informações, avaliação de relevância, correção de consultas e busca externa em um fluxo estruturado com LangGraph.

Criando Personas de Analistas com LangGraph

Este post apresenta um estudo de caso sobre a criação de um assistente de pesquisa com o LangGraph, integrando o conceito de human-in-the-loop. O sistema gera personas de analistas a partir de um tema, recebe feedback humano e ajusta as respostas de forma iterativa, garantindo resultados mais precisos e personalizados.

O que é Agentic RAG e o que o diferencia de RAG?

Neste post, explicamos o que é o Agentic RAG, como ele se diferencia do RAG tradicional e apresentamos um estudo de caso construído com base nas Atas do COPOM, mostrando passo a passo como criar um agente que busca, avalia, reescreve e responde perguntas sobre política monetária.

Como Criar um Agente de IA Econometrista

Criar um Agente de IA Econometrista envolve construir um sistema autônomo capaz de entender uma solicitação em linguagem natural, buscar dados econômicos, realizar análises e aplicar modelos econométricos para entregar uma resposta completa. A abordagem mais eficaz é estruturar o sistema em múltiplos agentes especializados, cada um com um papel definido, que colaboram para resolver a tarefa. Neste post abordamos o desenvolvimento deste sistema de IA com Python.

Como criar um Agente de IA analista de dados

Agentes de IA podem automatizar a coleta, tratamento e análise de indicadores econômicos, entregando insights prontos para a tomada de decisão. Combinando modelos de linguagem (LLM) avançados com ferramentas de acesso a dados, é possível construir soluções que buscam informações em tempo real e as processam de forma autônoma. Neste post mostramos uma visão geral sobre como isso tudo funciona.

O que é e como funcionam Sistemas Multi-Agentes

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.

Como criar um Agente de IA coletor de dados

A tecnologia de agentes de IA está democratizando o acesso e a manipulação de dados econômicos complexos, tornando-a acessível mesmo para aqueles sem experiência em programação. Neste post discutimos a criação de agentes de IA para coletar dados econômicos brasileiros usando linguagem natural, como “Qual é a expectativa do IPCA para 2025?”.

Como Criar um Agente Analista para Dados da Inflação com LangGraph

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.