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IA, Machine Learning e LLMs

LangGraph: construindo agentes com fluxo de estado e loops controlados
IA, Machine Learning e LLMs

LangGraph: construindo agentes com fluxo de estado e loops controlados

LangGraph é uma biblioteca desenvolvida pela LangChain que introduz um paradigma inovador para construção de agentes de IA: o uso de grafos de estado cíclicos. Diferente dos pipelines lineares tradicionais (DAGs), onde o fluxo de dados segue um caminho único e previsível, LangGraph permite que os agentes tomem decisões, executem ações e retornem a estados anteriores de forma controlada.

05/05/2026
MCP (Model Context Protocol): como conectar LLMs a ferramentas externas
IA, Machine Learning e LLMs 05/05/2026

MCP (Model Context Protocol): como conectar LLMs a ferramentas externas

Modelos de linguagem de grande escala (LLMs) como GPT-4, Claude e LLaMA são extraordinariamente capazes em tarefas de raciocínio e geração de texto, mas operam como "ilhas de conhecimento" — seu treinamento é congelado em um ponto no tempo, sem acesso a dados dinâmicos, bancos de dados, APIs ou sistemas corporativos. Esse gargalo limita severamente aplicações práticas que exigem informações atualizadas ou ações no mundo real.

Monitoramento de drift em modelos de ML em produção
IA, Machine Learning e LLMs 05/05/2026

Monitoramento de drift em modelos de ML em produção

Modelos de machine learning implantados em produção enfrentam um desafio fundamental: o mundo real muda constantemente. O drift refere-se à degradação silenciosa do desempenho de um modelo causada por mudanças na distribuição dos dados ou na relação entre as variáveis preditoras e a variável alvo ao longo do tempo.

O futuro da programação: como a IA muda o dia a dia do dev
IA, Machine Learning e LLMs 05/05/2026

O futuro da programação: como a IA muda o dia a dia do dev

A rotina do desenvolvedor está passando por uma transformação silenciosa, mas profunda. Antes, cada nova funcionalidade exigia horas de digitação de código boilerplate — aquelas estruturas repetitivas que todo sistema precisa, como autenticação, CRUDs básicos ou validação de formulários. Com a IA generativa, esse cenário mudou drasticamente.

Inteligência artificial aplicada a startups
IA, Machine Learning e LLMs 05/05/2026

Inteligência artificial aplicada a startups

Startups são, por natureza, ambientes de alta incerteza e recursos escassos. A inteligência artificial surge nesse contexto não como um luxo, mas como uma alavanca de sobrevivência. Diferente de grandes corporações, as startups podem adotar IA com agilidade, sem burocracia e com foco em resultados imediatos. O baixo custo inicial de APIs modernas e a disponibilidade de modelos open source tornaram a IA acessível até para equipes de dois ou três fundadores.

Introdução ao agente ReAct: raciocínio e ação em loops com LLMs
IA, Machine Learning e LLMs 05/05/2026

Introdução ao agente ReAct: raciocínio e ação em loops com LLMs

O padrão ReAct (Reasoning + Acting) representa uma abordagem inovadora para a utilização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs). Diferentemente dos LLMs tradicionais, que geram respostas baseadas exclusivamente em seu conhecimento interno, os agentes ReAct operam em um loop contínuo de raciocínio e ação. Esse ciclo permite que o modelo interaja com o mundo externo, executando ações como consultas a APIs, cálculos matemáticos ou pesquisas na web, e utilizando os resultados dessas ações p

Introdução ao CrewAI para orquestração de múltiplos agentes de IA
IA, Machine Learning e LLMs 05/05/2026

Introdução ao CrewAI para orquestração de múltiplos agentes de IA

CrewAI é um framework de código aberto para orquestração de múltiplos agentes de inteligência artificial. Ele permite que desenvolvedores criem equipes de agentes LLM (Large Language Models) que trabalham de forma colaborativa para executar tarefas complexas. Inspirado no conceito de "crews" (equipes), o framework gerencia automaticamente a comunicação entre agentes, a delegação de tarefas e a consolidação de resultados.

Introdução ao Hugging Face Transformers para inferência local
IA, Machine Learning e LLMs 05/05/2026

Introdução ao Hugging Face Transformers para inferência local

A biblioteca Hugging Face Transformers revolucionou a forma como desenvolvedores e pesquisadores interagem com modelos de linguagem de grande porte. Com mais de 500 mil modelos disponíveis no Hugging Face Hub, a capacidade de realizar inferência local — sem depender de conexão constante com a nuvem — tornou-se uma habilidade essencial para quem trabalha com Processamento de Linguagem Natural (PLN). Este artigo oferece um guia prático para começar a usar a biblioteca Transformers em seu próprio h

Introdução ao LangSmith para observabilidade de pipelines LLM
IA, Machine Learning e LLMs 05/05/2026

Introdução ao LangSmith para observabilidade de pipelines LLM

A observabilidade em pipelines de Large Language Models (LLMs) vai muito além do monitoramento tradicional. Enquanto sistemas convencionais podem ser depurados com logs de erro e métricas de desempenho, aplicações com LLMs apresentam desafios únicos que exigem uma abordagem especializada.

Introdução ao LoRA para fine-tuning eficiente de modelos grandes
IA, Machine Learning e LLMs 05/05/2026

Introdução ao LoRA para fine-tuning eficiente de modelos grandes

O ajuste fino (fine-tuning) de modelos de linguagem de grande escala tornou-se uma prática comum para adaptar modelos pré-treinados a tarefas específicas. No entanto, o fine-tuning tradicional apresenta desafios significativos. Modelos como LLaMA-2 70B ou GPT-3 possuem dezenas ou centenas de bilhões de parâmetros. Realizar o fine-tuning completo desses modelos exige recursos computacionais enormes: GPUs com dezenas de GB de memória, longos períodos de treinamento e custos elevados.