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 ninguém consegue depurar.
Experimentos A/B com IA: como definir hipótese, controle e guardrails antes do deploy
Colocar uma automação de IA no ar sem experimento estruturado é torcer para que funcione. Veja como definir hipótese, grupo de controle, métrica primária e guardrails antes de ir ao ar.
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.
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 IA para fazer isso certo.
Saídas estruturadas de LLMs: como extrair dados confiáveis sem depender da sorte
Pedir para um LLM retornar JSON não é a mesma coisa que forçar o modelo a retornar JSON. Entenda a diferença, como validar o que volta e quando essa abordagem realmente vale.