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Como criar um Agente de IA analista de dados

Agentes de IA podem automatizar a coleta, tratamento e análise de indicadores econômicos, entregando insights prontos para a tomada de decisão. Combinando modelos de linguagem (LLM) avançados com ferramentas de acesso a dados, é possível construir soluções que buscam informações em tempo real e as processam de forma autônoma. Neste post mostramos uma visão geral sobre como isso tudo funciona.

Introdução ao LangGraph

LangGraph é um framework em Python desenvolvido para gerenciar o fluxo de controle de aplicações que integram um modelo de linguagem (LLM). Com ele podemos construir Agentes de IA robustos e previsíveis.

Como criar um Agente de IA?

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.

Quais são as ferramentas de IA?

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.

O que são SLMs?

Assim como os LLMs, os Small Language Models (SLMs) são Modelos de Linguagem baseados em IA em versões mais compactas, projetados para funcionar com menos recursos computacionais, menor latência e maior privacidade. Neste exercício mostramos como usar estes modelos usando API’s ou localmente através do Python.