Categoria: Data Science
- Data Science,Inteligência Artificial Aplicada
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.
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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?”.
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Tutorial de LangGraph aplicado a dados econômicos: os três blocos do framework (estado,
nós e arestas), o ciclo ReAct e a construção de um agente que responde perguntas sobre o
IPCA consultando a série do Banco Central. O modelo de linguagem roda localmente, na CPU,
sem chave de API, e o projeto termina num aplicativo em Streamlit.
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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.
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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.
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