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- Data Science,Inteligência Artificial Aplicada
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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Neste post, vamos dar o primeiro passo rumo à construção de Agentes de IA mais sofisticados, capazes de tomar decisões, interagir com ferramentas externas e lidar com tarefas complexas. Para isso, precisamos entender o papel dos frameworks agenticos (ou agentic frameworks) e como eles podem facilitar esse processo. Aqui introduzimos dois frameworks populares de desenvolvimento de Agentes de IA.
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Este tutorial exemplifica um pipeline RAG utilizando as atas do Comitê de Política Monetária – COPOM do Banco Central do Brasil (BCB). O objetivo será construir uma interface simples de chat que permita ao usuário fazer perguntas sobre as atas do comitê e obter respostas acuradas usando inteligência artificial.
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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.
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Um aspecto crucial dos Agentes de IA é a sua capacidade de tomar ações, que acontecem por meio do uso de Ferramentas (Tools). Neste artigo, vamos aprender o que são Tools, como defini-las de forma eficaz e como integrá-las ao seu Agente por meio da System Prompt. Ao fornecer as Tools certas para o seu Agente — e ao descrever claramente como essas Tools funcionam — você pode aumentar drasticamente o que sua IA é capaz de realizar.
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