Neste exercício, 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.
O que são Frameworks Agenticos?
Um framework agentico é uma ferramenta que fornece a estrutura necessária para criar agentes baseados em LLMs (Large Language Models). Esses agentes geralmente têm a capacidade de:
- Raciocinar de forma iterativa sobre uma tarefa;
- Utilizar ferramentas externas (como APIs ou bancos de dados);
- Manter um estado interno ou memória;
- Aprender com o ambiente e adaptar seu comportamento.
Na prática, esses frameworks nos permitem sair de uma simples pergunta-resposta e entrar no território de aplicações mais interativas e inteligentes, como:
- Assistentes financeiros que consultam dados econômicos e ajustam previsões;
- Agentes jurídicos que buscam jurisprudência e redigem pareceres;
- Ferramentas de análise de dados que sabem quando e como chamar APIs ou executar código.
Quando usar um Framework Agentico?
Um framework nem sempre é necessário ao construir uma aplicação com LLMs (Large Language Models). Eles oferecem flexibilidade no fluxo de trabalho para resolver tarefas específicas de forma eficiente, mas nem sempre são indispensáveis.
Às vezes, fluxos de trabalho pré-definidos são suficientes para atender às solicitações dos usuários, e não há uma necessidade real de um framework. Se a abordagem para construir um agente for simples, como uma cadeia de prompts, o uso de código direto pode ser suficiente. A vantagem disso é que o desenvolvedor terá controle total e compreensão do seu sistema, sem abstrações.
No entanto, quando o fluxo de trabalho se torna mais complexo — como permitir que um LLM chame funções ou use múltiplos agentes — essas abstrações passam a ser úteis.
O que vamos estudar
Adiante, focaremos em dois frameworks populares e poderosos:
- LlamaIndex, que permite integrar LLMs com dados estruturados, bancos de dados e pipelines de consulta complexos;
- LangGraph, que traz uma abordagem gráfica e reativa à construção de agentes, permitindo criar fluxos de decisão mais flexíveis e reutilizáveis.
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