Não direi que passou rápido, afinal, foram longos nove anos. Mas acabou. Guido Mantega, o rosto da "Nova Matriz Econômica", nosso mais recente flerte com o amadorismo, se prepara para voltar às aulas na Escola de Economia de São Paulo, da FGV. Sorte dos alunos, dirão alguns, outros... Não entrarei no mérito. Deixarei, apenas, uma matéria do Valor que saiu hoje. E, claro, o meu adeus: descanse em paz, Guido! A matéria aqui.
Este exercício demonstra, passo a passo, como aplicar o conceito de Retrieval-Augmented Generation (RAG) com agentes inteligentes na análise de documentos econômicos. Utilizando a biblioteca SmolAgents, desenvolvemos um agente capaz de interpretar e responder a perguntas sobre as atas do COPOM com base em buscas semânticas.
Unindo conhecimentos sobre Tools, LLMs e Vector Stores, agora é hora de integrar diferentes conceitos e aprender a construir um Agente de IA completo. Neste post, nosso objetivo será criar um Agente capaz de responder perguntas sobre o cenário macroeconômico brasileiro, utilizando dados de expectativas de mercado do Boletim Focus do Banco Central do Brasil (BCB) e o framework LangChain no Python.
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.
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