E-book de Agent Harness Engineering – O Guia Completo
Este e-book vai comprovar na prática o que muitos profissionais já entenderam: Toda aplicação de IA é de fato 5% IA e 95% engenharia de software!
Este e-book vai comprovar na prática o que muitos profissionais já entenderam: Toda aplicação de IA é de fato 5% IA e 95% engenharia de software!
Em termos simples, harness engineering é a prática de projetar o ambiente, as regras, as ferramentas, os fluxos de validação e os mecanismos de controle que fazem um agente trabalhar de forma mais previsível.
Neste artigo, vamos explorar 8 frameworks Python que permitem que você crie seus próprios aplicativos multiagentes com flexibilidade para diferentes casos de uso. Esses frameworks fornecem soluções simples e rápidas para integrar LLMs com ferramentas externas e fontes de dados, tornando mais fácil a criação de sistemas de IA poderosos e autônomos.
A adoção do Model Context Protocol (MCP) tem implicações diretas em IA Generativa aplicada a negócios, pois finalmente oferece um caminho padronizado para integrar modelos de linguagem com as ferramentas corporativas e fluxos de trabalho existentes. Este artigo traz o que você precisa saber sobre o assunto.
Apresentamos 10 Bibliotecas Python Para Construir Aplicações com LLMs que consideramos fundamentais para quem está construindo soluções modernas com LLMs, seja em fase de experimentação, seja em produção.
A Pós-Graduação em Sistemas Cognitivos com Agentes de IA da DSA é um programa de extensão Lato Sensu para quem deseja projetar, analisar e implementar agentes inteligentes que possam realizar tarefas complexas. O programa é reconhecido pelo MEC e oferece título de especialista.
Este artigo explora como ontologias fortalecem o Processamento de Linguagem Natural (PLN) e como o LangGraph possibilita a criação de Agentes de IA mais sofisticados. Abordaremos conceitos fundamentais de ontologia em PLN, o papel do LangGraph na orquestração de agentes inteligentes, exemplos de uso no mundo dos negócios, além de discutir limitações e desafios dessa abordagem. O objetivo é oferecer uma visão técnica, porém acessível, para quem está interessado em construir soluções de IA profissionais e baseadas em conhecimento.
Neste artigo vamos trazer para você um guia completo sobre LangGraph Para Construção de Agentes de IA – Arquitetura, Orquestração e Casos de Uso.
A questão que define carreiras neste momento é: você quer ser usuário de IA ou construtor de produtos com IA? Porque o mercado está pagando salários radicalmente diferentes para cada um. O profissional mais valorizado é aquele que consegue usar a velocidade da IA sem abrir mão do rigor da engenharia.
A Formação Cybersecurity & Data Protection Engineer 4.0 (FCDPE 4.0) foi desenvolvida para preparar uma nova geração de especialistas capazes de unir Cibersegurança, Inteligência Artificial e Engenharia de Dados em um mesmo ecossistema de proteção digital.
Descrevemos aqui para você a trilha de aprendizagem da Formação Agentic AI Engineer 4.0 (FAAIE 4.0).
No fim das contas, o futuro do software não será definido por quem digita mais rápido ou produz mais código. Será construído por quem consegue pensar melhor antes de executar. Por quem sabe organizar ideias, deixar intenções explícitas e guiar as máquinas na direção certa. Em um mundo cada vez mais automatizado, vence quem sabe usar o conhecimento para desenhar o caminho com clareza antes de pedir que a tecnologia o percorra.
Para compreender a engenharia de software através do SDD, é necessário analisar como os Agentes de IA consomem e processam essas especificações. Em uma arquitetura agêntica avançada, arquivos como SPEC.md e PLAN.md não são meramente lidos como documentos passivos; eles são injetados estrategicamente na janela de contexto do LLM a cada turno de conversação, moldando fundamentalmente o comportamento do modelo.
Na Parte 1 desta série, exploramos o conceito de Spec-Driven Development e por que especificações estão substituindo código como a fonte de verdade no desenvolvimento de software. Na Parte 2, mergulhamos na arquitetura conceitual do SDD. Agora é hora de colocar a mão na massa: quais ferramentas estão dando forma a essa nova engenharia de software?
A segurança em IA deixou de ser apenas um problema de proteção do modelo. Ela agora envolve governar a capacidade de agir. Em um mundo de agentes autônomos, proteger dados é importante, mas proteger decisões e ações tomadas em nosso nome é o verdadeiro desafio estratégico.