O livro é baseado no curso Teoria de Política Monetária - Análise Macroeconômica III proferido na graduação durante vários anos pelo professor Licha. Quer um motivo para comprá-lo agora mesmo? Dá uma lida aqui.
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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.
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.
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