Inteligência Artificial

Este tutorial mostra como construir um supervisor multiagente usando LangGraph, integrando dois agentes especialistas: um focado em pesquisa na internet com Tavily e outro especializado em operações matemáticas. Para orquestrar esses agentes, utilizamos o modelo Gemini 2.0 da Google.

Neste post, mostramos passo a passo como criar um agente SQL com LangGraph para consultar dados financeiros de empresas brasileiras da CVM. O processo inclui baixar e tratar os dados (ETL), configurar o banco SQLite, criar prompts e montar um grafo de estados para que o agente interprete perguntas em linguagem natural e gere consultas SQL.

A evolução das ferramentas baseadas em modelos de linguagem (LLMs) está transformando o modo como realizamos análises econômicas. Neste artigo, apresentamos como utilizar LangChain e LangGraph, duas das bibliotecas mais relevantes para a orquestração de fluxos complexos com agentes de IA, integrando-os com o Google Gemini. O foco será a construção de uma pipeline multi-agente para análise econômica utilizando dados reais do Brasil.

Apresentamos o framework SmolAgents para a criação de agentes com LLMs em Python, com foco em aplicações no mercado financeiro.

Neste post, mostramos como a Inteligência Artificial, aliada à linguagem Python, está revolucionando o mercado financeiro. Exploramos as principais áreas onde essa tecnologia pode ser aplicada — como gestão de carteiras, análise de demonstrações contábeis, estratégias quantitativas, trading e análise macroeconômica — com foco em aplicações práticas e exemplos voltados para o contexto brasileiro.