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Engenharia de agentes

Desenvolvimento de Agentes de IA

Crie agentes que usam ferramentas com MCP, chamada de função, retrieval, memória e padrões confiáveis de execução em várias etapas.

Passe de uma demo de prompt para um fluxo de trabalho de agente observável.
Trilha de aprendizado estruturada

Aprenda na ordem em que os desenvolvedores constroem.

Comece pela decisão, avance para a implementação e termine com as verificações de produção.

1

Defina a tarefa

Estabeleça limites, critérios de conclusão e checkpoints humanos.

2

Conecte ferramentas

Use chamada de ferramenta ou MCP com schemas e permissões rigorosos.

3

Adicione contexto

Combine retrieval, memória e instruções estáveis em cache.

4

Avalie execuções

Meça conclusão, correções, latência e custo por tarefa.

Guias principais

Construa autoridade no tema, não ilhas de artigos.

5 pontos de partida guiados
Fundamentos01

Fundamentos da API de Agentes de IA

O ciclo de requisição por trás de planejamento, ferramentas e conclusão.

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Protocolo02

Guia de Integração MCP

Conecte agentes a ferramentas e dados com Model Context Protocol.

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Ferramentas03

Padrões de Chamada de Ferramentas

Schemas, validação, tentativas e execução segura.

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Contexto04

RAG para Agentes

Recupere o contexto mínimo útil para cada etapa.

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Memória05

Projeto de Memória de Agentes

Separe memória de trabalho, memória do usuário e estado durável.

Abrir guia
Caso de uso

Crie um agente de repositório

Dê a um agente uma meta delimitada, ferramentas do repositório e etapas explícitas de verificação antes que ele informe a conclusão.

Primeiro, descoberta apenas leitura
Permissões de gravação delimitadas
Validação do resultado da ferramenta
Evidência de build e teste
Mais recente do hub

Continue com os artigos atuais.

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Guias de API de IA
Vá de uma lista curta de modelos a uma solicitação de produção funcionando.
Infraestrutura de LLM
Crie uma camada de requisições de IA que resista a mudanças de provedor e de modelo.
Agente de IA
Passe de uma demo de prompt para um fluxo de trabalho de agente observável.
Otimização de Custo
Reduza custos sem ocultar trade-offs de qualidade ou confiabilidade.
Comparação de Modelos
Selecione um modelo com base na tarefa, não no destaque do ranking.
Tutoriais
Copie um padrão funcional, entenda-o e adapte-o à sua aplicação.
Respostas prontas para AEO

Perguntas frequentes

O que torna um agente de IA diferente de um chatbot?

Um agente pode escolher e executar ferramentas em várias etapas enquanto acompanha o estado em direção a um resultado definido.

Quando um agente deve usar memória?

Use memória apenas quando a informação precisar persistir entre etapas ou sessões; mantenha separados o raciocínio transitório e os fatos duráveis do usuário.