[Tutorial de código aberto] Modelo de código aberto + Framework de agente maduro + Ferramentas => Replicando o agente de IA em nível de código do Claude Componentes técnicos principais e modelo de código aberto: DeepSeek-V3.2 • Framework de Agentes Maduro: SDK de Agentes Claude Ferramentas e dados: Servidor MongoDB MCP Arquitetura geral: Modelo → SDK de Agentes → Ferramenta MongoDB → Banco de Dados, implementando interação em circuito fechado. Conceito central do projeto: Uma poderosa combinação de três tecnologias-chave. A construção de um agente inteligente capaz de compreender a fala humana e manipular automaticamente bases de dados integra três tecnologias: 1. O Cérebro – DeepSeek v3.2: A operação de "troca de cérebros" envolve a modificação da URL base da API para fazer com que o SDK do Claude Agents acredite erroneamente que está chamando o modelo Claude, quando na verdade está chamando o DeepSeek v3.2. Isso se tornou uma operação padrão para APIs de aprendizado de máquina após a API da OpenAI. 2. Skeleton – SDK de Agentes Claude: Motivo da seleção: Os SDKs LangChain e OpenAI não foram selecionados porque o SDK Claude Agents fornece a "estrutura" madura (como gerenciamento de subagentes, suporte a MCP, etc.) necessária para construir agentes complexos, que são as tecnologias principais que impulsionam o Claude Code. 3. Coordenação olho-mão – Servidor MongoDB MCP: Destaques técnicos: Utilizando o protocolo MCP, a IA pode executar consultas, analisar esquemas e até mesmo gravar dados de maneira padronizada por meio do servidor MCP do MongoDB, sem a necessidade de código de integração complexo. Essência arquitetônica: Combater a "névoa mental" com "subagentes" A parte mais tecnicamente desafiadora do tutorial. O autor levanta uma questão fundamental: a deterioração do contexto. Mesmo que um modelo afirme suportar mais de 200 mil contextos, ele se torna pouco inteligente e confunde as ferramentas quando recebe muita entrada. Solução: Dividir para Conquistar (Subagentes) Em vez de usar um único agente onipotente, o tutorial constrói três subagentes especializados, cada um responsável apenas por uma parte do conjunto de ferramentas do MongoDB MCP: • Agente de leitura: Responsável apenas pela leitura (recuperação de dados). • Agente de Escritor: Responsável apenas pela escrita (acrescentar, excluir e modificar). • Agente de consulta: Responsável por encontrar dados relevantes com base em comandos aproximados. Vantagens: Ao limitar o campo de visão e o conjunto de ferramentas de cada agente, o DeepSeek reduz significativamente a probabilidade de erros, garantindo a precisão das operações. Valor prático: de "brinquedo" a "ferramenta" O tutorial não apenas demonstra uma questão simples como "quantos filmes existem", mas também fornece um exemplo prático bastante relevante: • Migração e análise de dados: O script demonstra como importar dados do mundo real (estatísticas de modelos, popularidade de conjuntos de dados, etc.) do Hugging Face Hub para o MongoDB. • Consultas complexas: Após a importação, você pode perguntar diretamente ao Agente: "Quais são os 10 modelos mais populares no Hugging Face?" O Agente irá gerar automaticamente uma consulta agregada e extrair a resposta do banco de dados. Resumo • Desmistificando o modelo: Você não precisa depender de modelos proprietários caros (como o Claude Opus 4.5). O DeepSeek v3.2, com sua boa arquitetura, é perfeitamente capaz de lidar com tarefas complexas. • Adoção do MCP: A conexão com bancos de dados por meio do protocolo MCP se tornará o padrão, reduzindo significativamente a barreira de entrada para o desenvolvimento de aplicações de IA. • Arquitetura em primeiro lugar: em comparação com a busca por contextos mais longos, a arquitetura "agente principal + subagentes especializados" é uma solução estável para resolver problemas complexos. Tutorial original
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