Uma visão geral em camadas dos principais conceitos de IA agente. Vamos entender passo a passo: 1️⃣ LLMs (a camada de base) No núcleo, você tem LLMs como GPT, DeepSeek, etc. Ideias centrais: - Tokenização e inferência: como o texto é processado pelo modelo - Engenharia rápida: projetando entradas para melhores saídas - APIs LLM: interfaces programáticas para interagir com modelos Este é o motor que alimenta todo o resto. 2️⃣ Agentes de IA (construídos em LLMs) Os agentes envolvem LLMs para permitir a ação autônoma. Principais responsabilidades: - Uso de ferramentas e chamada de função: conectando LLMs a APIs/ferramentas externas - Raciocínio do agente: métodos como ReAct ou Chain-of-Thought - Planejamento de tarefas: dividir grandes tarefas em tarefas menores - Gerenciamento de memória: rastreamento de histórico, contexto e informações de longo prazo Os agentes tornam os LLMs úteis em fluxos de trabalho do mundo real. 3️⃣ Sistemas agenciais (multiagente)...