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[Recomendação de livro] Um guia ilustrado para agentes de IA 📚 Visão geral do livro O Guia Ilustrado de Agentes de IA, de @MaartenGr e @JayAlammar, utiliza centenas de ilustrações gráficas claras para explicar como os agentes de IA são construídos, seus processos de pensamento e suas direções futuras. 🎯 Valores Essenciais: Este livro revela o que realmente acontece dentro dos sistemas de agentes inteligentes: A inteligência artificial não se limita mais a responder a comandos ou a realizar tarefas simples de escrita. Sua inteligência reside na capacidade de raciocinar, planejar e agir de forma independente. Ela está transformando rapidamente diversos setores e o cotidiano. 📖 A estrutura do conteúdo do livro adota uma abordagem progressiva, partindo de aplicações básicas até aplicações profissionais: 1. Seção Básica (Capítulos 1-7) • O que é um agente de IA? • Fundamentos de grandes modelos de linguagem • Grandes modelos de linguagem baseados em inferência • Técnicas para aprimorar grandes modelos de linguagem (Capítulos 4 a 6) • Sistema de memória (memória de curto prazo/memória de longo prazo) • RAG e RAG Agentic • Engenharia de Contexto • Utilização e Criação de Ferramentas • MCP • Arquitetura de sistema de agentes inteligentes 2. Aplicações especializadas (Capítulos 8-13) 8. Colaboração multiagente 9-10. Agentes inteligentes multimodais 11-12. Agentes Inteligentes Codificados 13. Agentes inteligentes em miniatura 🔑 Principais Destaques Técnicos: Mecanismos de Memória • Memória de curto prazo: Processa informações imediatas da tarefa • Memória de longo prazo: Armazena conhecimento persistente • Tecnologia RAG: Recupera dinamicamente bases de conhecimento externas • RAG Agenético: Uma maneira mais proativa de adquirir informações Engenharia de contexto; projeto preciso do conteúdo do contexto; otimização de contexto em sistemas multiagentes; uso do contexto como especificação do sistema. Habilidades de utilização de ferramentas: criação e definição de ferramentas, seleção e invocação de ferramentas, processamento de resultados e aprimoramento por meio de aprendizado (aprendizado contextual, ajuste fino supervisionado, aprendizado por reforço). MCP • Mecanismo de comunicação padronizado para agentes inteligentes • Componentes principais e fluxo de dados Link para o livro online