Agentes de IA podem automatizar a coleta, tratamento e análise de informações, entregando insights prontos para a tomada de decisão. Combinando modelos de linguagem avançados com ferramentas de acesso a dados, é possível construir soluções que buscam informações em tempo real e as processam de forma autônoma.
Etapas para criar o agente
1. Definir as fontes de dados
No Brasil, existem diversas APIs públicas que fornecem dados macroeconômicos. Algumas das mais relevantes são:
- Banco Central do Brasil (BCB)
- SGS (Sistema Gerenciador de Séries) – fornece séries históricas como inflação, câmbio, PIB, etc.
- Sistema de Expectativas de Mercado (Focus) – disponibiliza as expectativas do mercado para inflação, juros e crescimento econômico.
- Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE)
- SIDRA – permite consultar dados estatísticos sobre população, produção, preços e outros indicadores.
- IPEADATA
- Reúne diversas séries econômicas, sociais e demográficas.
2. Criar ferramentas de coleta
Cada fonte deve ter uma ferramenta dedicada para buscar os dados na API correta e retorná-los em um formato estruturado (JSON ou DataFrame).
Exemplos de bibliotecas úteis:
bcb– para acessar séries e expectativas do Banco Central.sidrapy– para acessar tabelas do SIDRA/IBGE.requestsoupandas– para integrar outras APIs.
3. Criar ferramentas de análise
Além de coletar, o agente precisa processar os dados. Exemplos de funções úteis:
- Calcular médias ou variações entre datas.
- Resumir estatísticas (mínimo, máximo, desvio padrão).
- Obter o primeiro ou último valor de uma série temporal.
Essas funções recebem os dados em JSON e retornam resultados prontos para serem usados na resposta final.
4. Integrar com um modelo de linguagem
Um LLM com suporte a ferramentas, como o Gemini ou GPT, é responsável por:
- Interpretar a pergunta do usuário.
- Decidir quais ferramentas chamar.
- Gerar a resposta final baseada nos resultados das ferramentas.
5. Organizar o fluxo de trabalho
O fluxo básico de um agente de análise de dados é:
- Receber a pergunta do usuário.
- Coletar os dados adequados por meio das ferramentas.
- Executar funções de análise sobre os dados coletados.
- Responder ao usuário de forma direta e contextualizada.
Benefícios
- Automação da coleta e análise de indicadores.
- Escalabilidade, permitindo atender múltiplas demandas simultaneamente.
- Integração com diferentes fontes de dados oficiais em tempo real.
- Flexibilidade, podendo adicionar novas ferramentas e APIs conforme a necessidade.
Com essa abordagem, é possível transformar relatórios manuais em análises dinâmicas, fornecendo respostas rápidas e confiáveis para questões econômicas e estatísticas.
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