Operacionalizar Agentes de IA exige organização em três eixos fundamentais: execução dos agentes (workers que consomem LLMs e RAG), persistência (bases vetoriais, logs e memória de longo prazo) e orquestração com observabilidade.
Categoria: Agentes de IA
Como os Agentes de IA se Encaixam no Contexto Empresarial?
Como os Agentes de IA se encaixam no futuro da IA e do contexto empresarial?
Reescrevendo as Regras da Arquitetura Empresarial com Agentes de IA
Agentes de IA e os Gêmeos Digitais estão remodelando a arquitetura corporativa, permitindo uma governança dinâmica e autônoma por meio de simulações em tempo real.
Guia Completo de MCP (Model Context Protocol) – Parte 5
Vamos concluir o Guia Completo de MCP na Parte 5, com repositórios de servidores MCP, as limitações do protocolo, segurança e recomendações de uso.
Guia Completo de MCP (Model Context Protocol) – Parte 4
E quais os primeiros passos para quem deseja começar com MCP? É o que vamos abordar agora na Parte 4 do Guia Completo de MCP.
Guia Completo de MCP (Model Context Protocol) – Parte 3
Na Parte 3 do Guia Completo de MCP vamos abordar benefícios e casos de uso.
Guia Completo de MCP (Model Context Protocol) – Parte 2
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).
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.
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.