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Como construímos um agente de IA que lê as atas do Copom

Toda reunião do Copom gera uma ata longa, e ler o documento para achar a Selic e o tom do comitê consome tempo. Mostramos um agente de IA que faz isso sozinho: três agentes (leitor, analista e redator) buscam a ata real na API do Banco Central, leem o documento inteiro e devolvem um resumo com a Selic exata. O post explica como o sistema funciona por dentro — o ciclo do agente, o mural compartilhado e as ferramentas (LangGraph, Python, Streamlit) — com o resultado real.

Índice de Tom das Atas do Copom com LLMs e Python

Este artigo apresenta um tutorial sobre como construir um Índice de Tom para as atas do Copom utilizando Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) e Python. Mostramos o processo de coleta de dados via API do BCB, engenharia de prompt com o Google Gemini e calibração do índice via regressão linear para expressá-lo em unidades equivalentes à taxa Selic. O resultado é um indicador quantitativo que mede o sentimento (hawkish vs. dovish) da comunicação do Banco Central.

Monitor de política monetária: como construir

Como ler automaticamente as atas do Copom com Python e transformá-las em três indicadores: o tom do texto por análise de sentimento, a complexidade da comunicação por um índice de legibilidade, e a distância entre a Selic praticada e a prescrita por uma regra de Taylor estimada. Com 260 atas desde 1998.

Como medir a comunicação do Banco Central?

Descubra como o índice ALT transforma a linguagem do Banco Central em dados analisáveis, permitindo investigar como o tom das atas do COPOM varia conforme o cenário macroeconômico e as decisões de política monetária.

Introdução ao LangGraph

Tutorial de LangGraph aplicado a dados econômicos: os três blocos do framework (estado, nós e arestas), o ciclo ReAct e a construção de um agente que responde perguntas sobre o IPCA consultando a série do Banco Central. O modelo de linguagem roda localmente, na CPU, sem chave de API, e o projeto termina num aplicativo em Streamlit.
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