Apresentamos o framework SmolAgents para a criação de agentes com LLMs em Python, com foco em aplicações no mercado financeiro.
Neste post, vamos explorar o fluxo completo de trabalho de um Agente de IA — um ciclo que definimos como Pensamento-Ação-Observação. Ao final, criamos um exemplo de Agente de IA que responde perguntas sobre dados econômicos.
No cenário atual, profissionais de finanças buscam formas mais rápidas, eficientes e precisas para analisar dados e tomar decisões. Uma das grandes revoluções para isso é o uso combinado de Python, automação e modelos de linguagem grande (LLMs), como o Google Gemini. O dashboard que criamos é um ótimo exemplo prático dessa integração, reunindo dados, cálculos, visualizações e análise textual em um único ambiente.
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Criação Kamus
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