Agentes de IA e MCP

Implementação de agentes, MCP, tool use, contexto, orquestração e integrações com IA.

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  1. Delegação entre agentes de IA: como dividir tarefas entre múltiplos modelos sem criar caos Usar mais de um agente de IA numa mesma pipeline parece elegante no papel. Na prática, sem critérios claros de delegação, o sistema vira uma caixa preta que... Agentes de IA e MCP··9 min
  2. Tool use em agentes de IA: como projetar ferramentas que o modelo realmente consegue usar Tool use em agentes de IA falha com mais frequência por problema de design do que por limitação do modelo. Entenda o que faz uma ferramenta funcionar de... Agentes de IA e MCP··9 min
  3. Como Conectar um LLM aos Seus Dados com RAG e LangChain RAG conecta um LLM aos seus documentos sem fine-tuning. Veja o pipeline do zero com LangChain e Chroma: embeddings, vector store e retrieval em Python. Agentes de IA e MCP··9 min
  4. LangGraph na prática: como estruturar agentes de IA que aprendem e adaptam LangGraph permite que seus agentes tenham memória persistente, acessem ferramentas corretas e controlem seu próprio fluxo. Aqui você descobre como orientar uma... Agentes de IA e MCP··6 min
  5. MCP na prática: como funciona e como criar seu primeiro servidor de ferramentas para IA O Model Context Protocol (MCP) é o padrão que conecta ferramentas externas a modelos como Claude. Entenda como funciona e crie seu primeiro servidor MCP em... Agentes de IA e MCP··8 min
  6. Memória de agente de IA: 4 tipos e quando usar cada um O que é memória de agente de IA? Veja os 4 tipos (curto prazo, longo prazo, episódica, semântica), quando usar cada um e como evitar over-engineering. Agentes de IA e MCP··9 min
  7. Guardrails para IA em produção: como controlar o que o modelo faz e o que não faz Agentes de IA funcionam bem em demo e quebram em produção quando usuários reais chegam. Guardrails são a camada que falta na maioria das implementações. Agentes de IA e MCP··10 min