Introdução
Vamos dar continuidade à construção do assistente de pesquisa com LangGraph, um sistema que integra geração de conteúdo, análise especializada e múltiplas perspectivas para produzir relatórios completos e bem estruturados.
Partiremos dos exercícios anteriores, "Criando Personas de Analistas com LangGraph" e "Criando um Simples Assistente de Pesquisa com LangGraph", e avançaremos para a implementação de um fluxo capaz de gerar relatórios a partir de conversas entre analistas e experts, explorando também a criação paralelizada de conteúdo com base em fontes como Wikipedia e buscas na web.
O sistema é desenhado para:
-
Criar personas de analistas econômicos com diferentes perfis de especialização;
-
Conduzir entrevistas com um especialista fictício, extraindo insights relevantes;
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Produzir relatórios técnicos a partir das informações obtidas, combinando dados factuais e análises qualitativas.
A execução combina LLMs, ferramentas de busca na web e Wikipedia, além de pontos de interação humana para refinar os resultados.
O fluxo segue uma orquestração por etapas, que vai desde a definição das personas até a produção das seções do relatório, garantindo relevância, precisão e transparência nas informações.
O código é organizado em blocos lógicos, cada um correspondendo a uma etapa específica do pipeline, interligados por nós e transições no grafo de estados do LangGraph, permitindo um controle claro do processo e facilitando ajustes ou expansões futuras.
Arquitetura do Sistema
A estrutura foi dividida em três componentes principais:
- Agente Gerador de Perspectivas
- Utiliza um modelo de linguagem para criar um conjunto inicial de personas analíticas, cada uma com foco específico sobre o tema.
- Feedback Humano
- O fluxo pausa para que um usuário revise e, se necessário, solicite ajustes nas personas criadas, garantindo alinhamento com os objetivos da pesquisa.
- Compilação Final
- O sistema reúne todas as perspectivas aprovadas para criar um relatório final com múltiplos pontos de vista.
Fluxo de Trabalho
O assistente segue a seguinte sequência:
- O usuário fornece o tema de pesquisa.
- O sistema cria personas analistas com diferentes perfis.
- O usuário revisa e ajusta as personas.
- O assistente finaliza o relatório com base nas perspectivas validadas.
O primeiro grafo é responsável por gerar diferentes personas de analistas, cada uma com um perfil e visão específicos. Essas personas são utilizadas para conduzir entrevistas distintas com um especialista, criando uma base rica e variada de informações. O material coletado nessas entrevistas serve como insumo para que o editor desenvolva o texto final, etapa que será tratada no próximo grafo.
O segundo grafo é encarregado de elaborar o relatório simples a partir da reflexão conjunta dos agentes do sistema, combinando as análises das personas com as contribuições dos especialistas, resultando em um conteúdo mais completo e consistente.
O grafo final reúne os dois grafos anteriores em formatos de subgrafos, e gera os resultados a partir da paralelização da condução de entrevistas e escritas dos agentes designados a criar o relatório final.
Resultado
A pergunta "Como funciona os principais canais de transmissão da política monetária no Brasil". Resulta em:
Desvendando os Mecanismos da Política Monetária no Brasil
Introdução
Este relatório explora os principais canais de transmissão da política monetária no Brasil, analisando como as decisões do Banco Central impactam a economia real. A modelagem econométrica busca capturar esses efeitos, mas enfrenta desafios devido à complexidade do cenário brasileiro. A taxa de câmbio, um canal tradicional, pode ter sua relevância atenuada em certos contextos.
Analisamos como a política monetária influencia o mercado de câmbio e as expectativas dos agentes econômicos, afetando a competitividade das empresas. Exploramos o papel da IA generativa na análise econômica, permitindo previsões mais rápidas e precisas dos impactos da política monetária. Investigamos como as decisões do Banco Central se propagam pela economia, afetando o crédito, a inflação e a atividade econômica.
A política monetária, definida como o conjunto de ações de um banco central para controlar a oferta de moeda e as condições de crédito, é fundamental para a estabilidade econômica. No Brasil, a transmissão da política monetária para a economia real é um processo complexo, influenciado por diversos canais e condicionado pelas características específicas do mercado financeiro nacional. A modelagem econométrica busca capturar esses efeitos, mas enfrenta desafios significativos devido às imperfeições do mercado e à persistência de mecanismos de indexação.
Um dos principais canais de transmissão é a taxa de câmbio, embora sua relevância possa ser menor em economias com taxas de câmbio flutuantes [2]. Estudos apontam que choques contracionistas na política monetária geram impactos transitórios nas taxas de juros reais, mas seus efeitos sobre o produto e os preços são mais duradouros [3]. A demanda agregada reage rapidamente ao choque inicial, seguida pela produção, o que pode levar a um aumento temporário nos estoques [3]. No entanto, a velocidade e a magnitude dessas respostas podem variar dependendo do contexto econômico e das expectativas dos agentes.
No Brasil, imperfeições no mercado financeiro podem legitimar a atuação de um canal de balanço contábil na economia [3]. Além disso, a persistência de mecanismos de indexação, que promovem a correção automática de tarifas, contribui para manter a inflação elevada, forçando o Banco Central a elevar a taxa Selic [5]. Apesar desses desafios, o mercado financeiro demonstra um elevado índice de acerto nas previsões das alterações da taxa Selic antes das reuniões do Copom, sugerindo que os aspectos considerados nas decisões de política monetária são bem compreendidos [6]. O Banco Central do Brasil (BCB) utiliza instrumentos como o Comitê de Política Monetária (Copom) e o Comitê de Estabilidade Financeira (Comef) para definir a política monetária, buscando manter a estabilidade financeira e controlar a inflação [1]. O BCB também acompanha de perto o Sistema Financeiro Nacional (SFN), o Sistema de Pagamentos Brasileiro (SPB) e o mercado de câmbio, utilizando dados e relatórios para monitorar e supervisionar o sistema financeiro [3].
A inteligência artificial (IA) generativa surge como uma ferramenta promissora para aprimorar a análise da política monetária. A IA pode analisar grandes volumes de dados econômicos em tempo real, prever os impactos das decisões de política monetária e auxiliar os tomadores de decisão a responder de forma mais eficaz aos desafios econômicos [5]. Um projeto recente demonstrou como unir IA, recuperação de informações e autonomia de agentes para criar um sistema de análise do Comitê de Política Monetária (Copom) [5]. O Brasil tem potencial para liderar a revolução da IA, inclusive na análise econômica [6]. O Plano Nacional de Inteligência Artificial, com um investimento de R$ 23 bilhões, pode acelerar o protagonismo global do Brasil nesse campo [4].
Conclusão
Conclusão
Este relatório explorou os principais canais de transmissão da política monetária no Brasil, destacando a complexidade e os desafios inerentes à modelagem e previsão de seus impactos. Observamos que a modelagem econométrica busca capturar os efeitos da política monetária no crédito e na inflação, mas enfrenta desafios devido às imperfeições do mercado financeiro e à persistência de mecanismos de indexação.
A taxa de câmbio, embora relevante, pode ter sua importância atenuada em determinados contextos. Estudos apontam para impactos transitórios nas taxas de juros reais após choques contracionistas, com efeitos mais duradouros no produto e nos preços. A demanda agregada reage rapidamente, seguida pela produção, levando a um aumento temporário nos estoques.
Apesar dos desafios, o mercado financeiro demonstra um bom nível de acerto nas previsões das decisões do Copom, e o Banco Central monitora continuamente a estabilidade financeira. A inteligência artificial generativa surge como uma ferramenta promissora para aprimorar a análise e previsão dos impactos da política monetária, impulsionando a precisão e a eficiência na tomada de decisões.
Fontes
[1] https://www.bcb.gov.br/controleinflacao/transmissaopoliticamonetaria [2] https://www.bcb.gov.br/htms/relinf/port/1999/06/ri199906b4p.pdf [3] https://www.econ.puc-rio.br/uploads/adm/trabalhos/files/Bruno_Rocha_Graziani.pdf [4] https://www.bcb.gov.br/content/publicacoes/ref/202504/RELESTAB202504-refPub.pdf [5] https://forbes.com.br/colunas/2025/06/eduardo-mira-por-que-a-taxa-de-juros-e-tao-alta-no-brasil/ [6] https://repositorio.ipea.gov.br/bitstreams/d328d17c-3323-40c8-b106-590e4cea4399/download [7] https://www.scielo.br/j/ecoa/a/JHCbxqwRs8D5vc7jmpXHx5b/ [8] https://www.bcb.gov.br/detalhenoticia/20645/noticia [9] https://www.gov.br/fazenda/pt-br/assuntos/noticias/2025/junho/regulacao-equilibrada-da-inteligencia-artificial-ajudara-a-fortalecer-o-novo-ciclo-de-desenvolvimento-do-pais [10] https://www.gov.br/mdic/pt-br/assuntos/noticias/2025/maio/ia-deve-ser-ferramenta-de-transformacao-economica-e-social-diz-secretario-do-mdic [11] https://www.bcb.gov.br/pec/wps/port/TD308.pdf [12] https://www.ie.ufrj.br/images/IE/PPGE/teses/2019/T%C3%A2nia%20Aparecida%20Gomes%20%20Paes.pdf [13] https://abes.com.br/noticias/noticias/ [14] https://analisemacro.com.br/inteligencia-artificial/construindo-rag-para-analise-do-copom-com-smolagents/ [15] https://www.camara.leg.br/noticias/1185614-especialista-do-banco-central-afirma-que-o-brasil-tem-condicoes-de-liderar-revolucao-da-ia
Conclusão
Integrar LangGraph com um processo iterativo de geração e refinamento de conteúdo permite criar assistentes de pesquisa robustos e adaptáveis.
Essa abordagem é ideal para organizações e profissionais que precisam de relatórios confiáveis, produzidos com múltiplos pontos de vista e supervisionados por humanos.
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