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

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.

Criando um dashboard das previsões do Relatório Focus

O Relatório Focus, divulgado semanalmente pelo Banco Central, reúne as expectativas do mercado para variáveis-chave da economia brasileira, como inflação, câmbio, PIB e Selic. Neste projeto, transformamos esses dados em um dashboard interativo para acompanhar a acurácia das previsões ao longo do tempo.

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.

Shiny + Agentes de IA: como criar aplicativos web inteligentes

A combinação de interfaces de usuário interativas com o poder dos grandes modelos de linguagem (LLMs) está abrindo um universo de possibilidades. Imagine criar um aplicativo web que não apenas exibe dados, mas também conversa com o usuário, respondendo a perguntas complexas com base em uma base de conhecimento específica. Usando Shiny para Python e ferramentas de IA como as do Google, isso é mais acessível do que nunca.

Criando um Retriever para Textos Econômicos com Adaptive RAG e LangGraph

Implementação de um sistema Adaptive RAG em Python com LangChain e LangGraph, aplicado às atas do COPOM para gerar respostas rápidas, precisas e fundamentadas.

Criando um 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.

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.