O MCP pode ser visto como um “Barramento de Capacidades” para Agentes de IA. Assim como um barramento de hardware em um computador permite que diferentes componentes (CPU, memória, periféricos) se comuniquem e compartilhem funcionalidades de forma padronizada, o MCP fornece um meio padronizado para que os Agentes de IA descubram, acessem e invoquem uma ampla gama de funcionalidades oferecidas por sistemas externos.
Guia Completo de MCP (Model Context Protocol) – Parte 1
Neste guia completo, dividido em 5 partes, você encontrará o que precisa saber sobre MCP (Model Context Protocol).
LLMs, Criatividade e a Ilusão da Inovação
Nas discussões que se multiplicam nas redes sociais e em outras comunidades tecnológicas, é comum ver opiniões polarizadas sobre a suposta capacidade dos LLMs (Modelos de Linguagem de Grande Escala) de inovar ou extrapolar conhecimento. Mas é fundamental separar o que é criatividade genuína do que é, essencialmente, uma recombinação estatística de dados. Inovação não é sobre reconhecer padrões, é sobre transcender padrões.
LLMs – Hora de Trocar o Deslumbramento Pela Maturidade
Já passamos da fase do encantamento inicial com os Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs). Depois de alguns anos de uso intensivo, é hora de adotar uma visão mais racional e estratégica sobre essas tecnologias.
Uso de Reducers no Gerenciamento de Estado de Agentes de IA
Agentes de IA que interagem em múltiplas etapas ou chamadas de função precisam gerenciar um estado interno que evolui ao longo da interação. Esse estado representa as informações acumuladas pelo agente – como histórico de diálogo, resultados de funções chamadas, objetivos pendentes ou conhecimento temporário. Manter o estado consistente e atualizado a cada ação do agente é fundamental para que ele tome decisões corretas nos passos seguintes.
Diferença Entre Deter Conhecimento e Obter Informação – O Risco da Atrofia Cognitiva na Era da IA
Com a ascensão da IA – em especial de assistentes virtuais como ChatGPT – tornou-se trivial obter respostas instantâneas para quase qualquer pergunta. Essa comodidade, porém, traz um efeito colateral perigoso: A ilusão de que ter acesso à resposta equivale a compreender o assunto.
Observabilidade de Agentes de IA
A observabilidade de Agentes de Inteligência Artificial (IA) refere-se à capacidade de monitorar, entender e analisar o comportamento desses sistemas durante sua operação.
Casos de Uso e Otimização de Liquid Clustering no Databricks
O Liquid Clustering foi projetado para melhorar uma ampla gama de cenários de processamento de dados, mas ele se destaca especialmente em alguns casos de uso.
Liquid Clustering no Databricks
Liquid Clustering é uma técnica de gerenciamento de dados no Delta Lake, plataforma do Databricks, que veio para resolver desafios das abordagens tradicionais de particionamento e clustering de dados. Em vez de exigir ajustes manuais constantes no layout dos dados, o Liquid Clustering otimiza automaticamente a forma como os dados são armazenados para melhorar o desempenho de consultas.
Casos de Uso Empresariais do Corrective RAG (CRAG) em Aplicações de IA Generativa
No post anterior descrevemos o que é o Corrective RAG (CRAG). Agora descreveremos alguns casos de uso.