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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.

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.