O llama.cpp é um motor de inferência de Inteligência Artificial, de código aberto, desenvolvido principalmente em C e C++. Ele permite executar modelos de linguagem no próprio computador, usando CPU, GPU ou uma combinação dos dois. Inferência significa utilizar um modelo já treinado para processar uma entrada e produzir uma resposta, em vez de treiná-lo do zero.
Categoria: Agentes de IA
Pensamento Crítico na Era dos Agentes de IA: Como Delegar Sem Abrir Mão do Julgamento?
Mesmo quando diversos agentes trabalham em paralelo, a capacidade humana de acompanhar e avaliar os resultados continua limitada. Por isso, o pensamento crítico precisa fazer parte do fluxo de trabalho. Delegar a execução é valioso; abandonar o julgamento é outra coisa.
Harness Engineering na Prática
A disciplina proposta por Hashimoto cabe em uma frase: toda vez que o agente comete um erro, invista tempo em uma solução de engenharia que torne aquele erro estruturalmente impossível de se repetir. Não se trata de tentar o prompt de novo e sim de tratar cada falha do agente como um problema de sistema com correção permanente.
A Anatomia de Um Agent Harness
Embora cada implementação tenha suas particularidades, os harnesses modernos (como os que sustentam o Claude Code, o Codex e o OpenCode) convergem para um conjunto comum de componentes. Vamos a eles.
Agent Harness: A Infraestrutura Que Transforma um Modelo de Linguagem em Um Agente de Verdade
Em termos simples, um Agent Harness é toda a infraestrutura de software que envolve o modelo de linguagem, cuidando de tudo, exceto o modelo em si. É a camada que conecta o LLM ao mundo exterior: registra as ferramentas que o agente pode usar, despacha as chamadas dessas ferramentas, gerencia quanto do histórico cabe na janela de contexto, persiste o estado entre sessões, verifica resultados e se recupera de erros.
12 Termos Essenciais de IA Agêntica
Aqui estão os 12 principais termos hoje em IA Agêntica.
Deep Agents: Arquitetura, Vantagens e Desafios na Criação de Agentes Autônomos
O Deep Agents é um framework open source da LangChain para criação e execução de agentes autônomos, com foco em tarefas complexas de desenvolvimento e automação. Ele pode ser usado como biblioteca para construir agentes personalizados ou como ferramenta pronta no terminal, funcionando como um agente de codificação completo.
Como Executar Claude Code com Ollama Localmente
O Claude Code fornece a lógica de agente e a experiência madura de interação via terminal, enquanto o Ollama permite executar modelos de linguagem localmente, de forma simples e controlada. O resultado é um assistente de desenvolvimento poderoso, privado e totalmente sob seu controle.
AgentOps na Prática – Arquitetando Agentes RAG com Performance, Governança e Resiliência
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.
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?