1
Defina a tarefa
Estabeleça limites, critérios de conclusão e checkpoints humanos.
Engenharia de agentes
Desenvolvimento de Agentes de IA
Crie agentes que usam ferramentas com MCP, chamada de função, retrieval, memória e padrões confiáveis de execução em várias etapas.
Passe de uma demo de prompt para um fluxo de trabalho de agente observável.
Trilha de aprendizado estruturada
Aprenda na ordem em que os desenvolvedores constroem.
Comece pela decisão, avance para a implementação e termine com as verificações de produção.
2
Conecte ferramentas
Use chamada de ferramenta ou MCP com schemas e permissões rigorosos.
3
Adicione contexto
Combine retrieval, memória e instruções estáveis em cache.
4
Avalie execuções
Meça conclusão, correções, latência e custo por tarefa.
Guias principais
Construa autoridade no tema, não ilhas de artigos.
Fundamentos01
Fundamentos da API de Agentes de IA
O ciclo de requisição por trás de planejamento, ferramentas e conclusão.
Abrir guiaProtocolo02
Guia de Integração MCP
Conecte agentes a ferramentas e dados com Model Context Protocol.
Abrir guiaFerramentas03
Padrões de Chamada de Ferramentas
Schemas, validação, tentativas e execução segura.
Abrir guiaContexto04
RAG para Agentes
Recupere o contexto mínimo útil para cada etapa.
Abrir guiaMemória05
Projeto de Memória de Agentes
Separe memória de trabalho, memória do usuário e estado durável.
Abrir guia Caso de uso
Crie um agente de repositório
Dê a um agente uma meta delimitada, ferramentas do repositório e etapas explícitas de verificação antes que ele informe a conclusão.
Primeiro, descoberta apenas leitura
Permissões de gravação delimitadas
Validação do resultado da ferramenta
Evidência de build e teste
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o que mudou no lançamento Deepseek V4 Pro 0813, especificações oficiais e preços, modos de raciocínio, modos de raciocínio, streaming
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Guias de API de IA
Vá de uma lista curta de modelos a uma solicitação de produção funcionando.
Infraestrutura de LLM
Crie uma camada de requisições de IA que resista a mudanças de provedor e de modelo.
Agente de IA
Passe de uma demo de prompt para um fluxo de trabalho de agente observável.
Otimização de Custo
Reduza custos sem ocultar trade-offs de qualidade ou confiabilidade.
Comparação de Modelos
Selecione um modelo com base na tarefa, não no destaque do ranking.
Tutoriais
Copie um padrão funcional, entenda-o e adapte-o à sua aplicação.
Respostas prontas para AEO
Perguntas frequentes
O que torna um agente de IA diferente de um chatbot?
Um agente pode escolher e executar ferramentas em várias etapas enquanto acompanha o estado em direção a um resultado definido.
Quando um agente deve usar memória?
Use memória apenas quando a informação precisar persistir entre etapas ou sessões; mantenha separados o raciocínio transitório e os fatos duráveis do usuário.