5 níveis de evolução dos Agentes de IA. Nos últimos anos, passámos de LLMs simples → para sistemas Agentes totalmente desenvolvidos com raciocínio, memória e uso de ferramentas. Aqui está uma análise passo a passo. 1) LLMs com pequena janela de contexto - Entrada: Texto → LLM → Saída: Texto - Primeiros chatbots baseados em transformadores. - Podiam processar apenas pequenos pedaços de entrada (conversas curtas). - Quando o ChatGPT foi lançado, tinha uma janela de contexto de apenas 4k tokens. 2) LLMs com grande janela de contexto - Entrada: Texto/Documentos grandes → LLM → Saída: Texto - Modelos como Claude/ChatGPT atualizados para lidar com milhares de tokens. - Permitiram a análise de documentos maiores e conversas mais longas. 3) LLM + uso de ferramentas (era RAG) - Entrada: Texto → LLM + Recuperação/Ferramenta → Saída: Texto - A Geração Aumentada por Recuperação deu acesso a dados frescos + externos. - Ferramentas como APIs de busca, calculadoras e bases de dados aumentaram as saídas dos LLMs. 4) LLM multimodal + uso de ferramentas + memória - Entrada: Texto + Imagens + outras modalidades → LLM + Ferramenta + Memória → Saída: Multimodal - Agentes podiam processar múltiplos tipos de dados (texto, imagens, áudio). - A memória introduziu persistência nas interações. 5) Agentes com raciocínio e memória - Entrada: Multimodal → LLM → Decisão → Saída: Multimodal - Equipados com: → Memória de curto prazo, longo prazo e episódica → Chamada de Ferramentas (busca, APIs, ações) → Raciocínio e tomada de decisão baseada em ReAct - Essencialmente, esta é a era dos Agentes de IA em que estamos vivendo hoje. 👉 Agora é a sua vez: O que você acha que o próximo nível será a partir daqui?

Temperatura em LLMs, claramente explicada (com código):

Há uma nova maneira de construir servidores MCP de nível de produção. - Leva menos de um minuto. - Você não precisa escrever nenhum código. - Você pode integrar a partir de mais de 100 mil ferramentas. Aqui está uma explicação passo a passo (100% local):