E para concluir esta série de 7 artigos, vejamos Casos de Uso Para Soluções de IA, Limitações e Desafios Atuais das Plataformas No-Code/Low-Code.
Vejamos agora um comparativo entre o uso de plataformas no-code/low-code e programação tradicional para automatizar fluxos com IA.
Confira a lista com diversas plataformas no-code ou low-code para automação de fluxos com Agentes de IA.
LangFlow é uma plataforma low-code open-source projetada especificamente para facilitar a criação de aplicações de IA baseadas em Large Language Models (LLMs) e agentes conversacionais.
O n8n é uma plataforma de automação de fluxos de trabalho, com um modelo de licença fair-code que combina flexibilidade de código aberto com extensões comerciais.
Preparamos uma incrível sequência de 7 posts, voltados a profissionais de tecnologia, onde vamos explorar as principais plataformas no-code/low-code para construir Agentes de IA e aplicações, incluindo n8n, LangFlow, Lovable, Bubble, Pipedream e Make, discutindo suas características técnicas, vantagens, desvantagens, comparação com o desenvolvimento tradicional, custos, infraestrutura necessária, casos de uso e limitações atuais. Vamos começar com a Parte 1.
Seria possível fazer Day Trading com Inteligência Artificial aplicando LLMs, Agentes de IA e MCP para construir Agentes Autônomos de Investimentos? Fizemos essa pergunta aqui na DSA e com base em nossa experiência em IA, experimentamos. O resultado foi incrível e desse experimento surgiu o mais novo curso da Data Science Academy.
Descrevemos aqui para você a trilha de aprendizagem da Formação Agentic AI Engineer 4.0 (FAAIE 4.0).
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.
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 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.
Está disponível o novo módulo de DuckDB e Firecrawl Para Database e Web Scraping Analytics, Curso Bônus Gratuito e Exclusivo Para os Alunos das Formações 4.0 e Programas de Pós-Gradução DSA.
Neste artigo vamos trazer para você o conceito de LLM Ensemble, o que exatamente é Mixture-of-Agents (MoA), como funciona a colaboração de Agentes de IA, em quais aplicações práticas isso pode ser usado nos negócios, quais as limitações e desafios envolvidos, e quais tendências futuras prometem expandir essa abordagem na IA.
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.
Para ajudar aqueles que desejam estar preparados para a expansão do mercado de consultoria na área de dados em 2025, criamos um módulo gratuito completo, que vai cobrir os passos necessários (técnicos e administrativos) para prestar consultoria. E nesse módulo vamos incluir um projeto completo de automação com Agentes de IA.