Data Science

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?”.

Introdução ao LangGraph

LangGraph é um framework em Python desenvolvido para gerenciar o fluxo de controle de aplicações que integram um modelo de linguagem (LLM). Com ele podemos construir Agentes de IA robustos e previsíveis.

Introdução ao LlamaIndex para criação de Agentes de IA

O LlamaIndex é um conjunto completo de ferramentas para criar agentes com LLM a partir dos seus dados, utilizando índices e fluxos de trabalho. Neste post, vamos focar em três partes principais que ajudam na construção de agentes com o LlamaIndex: Componentes, Frramentas e Fluxos de Trabalho.

Frameworks para criar AI Agents

Neste post, vamos dar o primeiro passo rumo à construção de Agentes de IA mais sofisticados, capazes de tomar decisões, interagir com ferramentas externas e lidar com tarefas complexas. Para isso, precisamos entender o papel dos frameworks agenticos (ou agentic frameworks) e como eles podem facilitar esse processo. Aqui introduzimos dois frameworks populares de desenvolvimento de Agentes de IA.

Como criar um Agente de IA?

Unindo conhecimentos sobre Tools, LLMs e Vector Stores, agora é hora de integrar diferentes conceitos e aprender a construir um Agente de IA completo. Neste post, nosso objetivo será criar um Agente capaz de responder perguntas sobre o cenário macroeconômico brasileiro, utilizando dados de expectativas de mercado do Boletim Focus do Banco Central do Brasil (BCB) e o framework LangChain no Python.