O Relatório Focus, divulgado semanalmente pelo Banco Central, reúne as expectativas do mercado para variáveis-chave da economia brasileira, como inflação, câmbio, PIB e Selic. Neste projeto, transformamos esses dados em um dashboard interativo para acompanhar a acurácia das previsões ao longo do tempo.
A criação de agentes de Inteligência Artificial (IA) capazes de transformar dados brutos em visualizações claras e informativas está se tornando cada vez mais acessível. Esses agentes podem automatizar tarefas complexas, desde a coleta de dados de diversas fontes até a geração de gráficos e tabelas, permitindo que os usuários foquem na análise e na tomada de decisões. Este post explora o processo de construção de um agente de IA para visualização de dados, destacando as ferramentas e os conceitos fundamentais envolvidos.
Criar um Agente de IA Econometrista envolve construir um sistema autônomo capaz de entender uma solicitação em linguagem natural, buscar dados econômicos, realizar análises e aplicar modelos econométricos para entregar uma resposta completa. A abordagem mais eficaz é estruturar o sistema em múltiplos agentes especializados, cada um com um papel definido, que colaboram para resolver a tarefa. Neste post abordamos o desenvolvimento deste sistema de IA com Python.
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.
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.