Uma visão geral em camadas dos principais conceitos de AI Agentic. Vamos entender passo a passo: 1️⃣ LLMs (a camada base) No núcleo, você tem LLMs como GPT, DeepSeek, etc. Ideias principais: - Tokenização e inferência: como o texto é processado pelo modelo - Engenharia de prompts: projetando entradas para melhores saídas - APIs de LLM: interfaces programáticas para interagir com modelos Este é o motor que alimenta tudo o que vem a seguir. 2️⃣ Agentes de IA (construídos sobre LLMs) Os agentes envolvem LLMs para permitir ação autônoma. Responsabilidades principais: - Uso de ferramentas e chamadas de função: conectando LLMs a APIs/ferramentas externas - Raciocínio do agente: métodos como ReAct ou Chain-of-Thought - Planejamento de tarefas: dividindo grandes tarefas em menores - Gestão de memória: rastreando histórico, contexto e informações de longo prazo Os agentes tornam os LLMs úteis em fluxos de trabalho do mundo real. 3️⃣ Sistemas agenticos (multi-agente)...