Curso intensivo de 5 dias sobre agentes de IA com o Google (5/5) Dia 5: Chega o White Pkaggle.com/whitepaper-pro…produção" https://t.co/zMqYgIvnwt Do protótipo à produção: expandindo o aprendizado de máquina com agentes inteligentes. Ponto-chave: mais de 80% dos projetos de aprendizado de máquina falham na etapa de transição do protótipo para a produção. A causa principal reside nos três grandes desafios: deriva de dados, integração de sistemas e escalabilidade, que as ferramentas tradicionais de MLOps não conseguem mais solucionar. O relatório técnico do Google propõe uma solução: substituir linhas de montagem rígidas por agentes de IA, permitindo que os sistemas tenham capacidades autônomas de percepção, planejamento e ação. 1. Principais capacidades dos agentes inteligentes: • Integra LLM + invocação de ferramentas + memória; • Suporta loops ReAct, capazes de lidar autonomamente com tarefas de ponta a ponta, como limpeza de dados, engenharia de recursos, retreinamento de modelos e monitoramento/alerta. 2. Dois modos de agente: Agente único: adequado para automação de ponto único (como detecção automática de desvios e retreinamento). • Colaboração multiagente: Através da divisão de trabalho baseada no protocolo A2A, é possível concretizar processos complexos em nível de produção. 3. Um caminho de quatro etapas do protótipo à produção: Protótipo → Adição de memória e ferramentas → Testes de simulação → Implantação em contêineres Vertex AI/Kubernetes + monitoramento com autorrecuperação 4. Benefícios reais: Ciclo de implantação reduzido em 40% • Redução da intervenção humana em mais de 50% Os custos totais de operação e manutenção diminuíram 30%. 5. Conjunto de ferramentas práticas recomendadas Kaggle Notebook + Gemma + LangChain/LlamaIndex + Vertex AI Agent Builder
