Os temas se repetem com o ir e vir do ciclo econômico. Desta feita, desindustrialização e spread bancário parecem ser os favoritos da imprensa especializada. Sobre o primeiro, me calo, sobre o segundo fica o artigo que escrevi em maio de 2009:
Os temas se repetem com o ir e vir do ciclo econômico. Desta feita, desindustrialização e spread bancário parecem ser os favoritos da imprensa especializada. Sobre o primeiro, me calo, sobre o segundo fica o artigo que escrevi em maio de 2009:
Neste post, mostramos como construir um agente de código em Python utilizando LangGraph, LangChain e Gemini. A proposta é construir um protótipo para automatizar o ciclo completo de geração, execução e correção de código com o uso de LLMs, organizando o processo em um grafo de estados.
Neste post, vamos mostrar como você pode criar um agente que interpreta e executa código Python em tempo real, utilizando o REPL-Tool e um LLM da família Gemini. Começamos com um exemplo genérico e, em seguida, aplicamos a mesma estrutura à análise econômica de uma série histórica do IPCA.
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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