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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.

Neste post, mostramos como construir um agente de código em Python utilizando LangGraph, LangChain e Gemini. A proposta é construir um protótipo para automatizar o ciclo completo de geração, execução e correção de código com o uso de LLMs, organizando o processo em um grafo de estados.

Neste post, vamos mostrar como você pode criar um agente que interpreta e executa código Python em tempo real, utilizando o REPL-Tool e um LLM da família Gemini. Começamos com um exemplo genérico e, em seguida, aplicamos a mesma estrutura à análise econômica de uma série histórica do IPCA.