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Para lidar com a complexidade adicional introduzida por sistemas multiagentes, não basta apenas distribuir tarefas. Também é necessário criar mecanismos capazes de monitorar, validar e governar a execução dos agentes.

A arquitetura representa a forma como uma solução agêntica é organizada e distribuída entre capacidades, conhecimentos e mecanismos de execução. Ao desenvolver uma solução agêntica, como definir a arquitetura mais adequada?

Para responder a pergunta: “Qual é a melhor arquitetura de IA?” Responda primeiro se IA é a solução adequada. Comece pelo o MVP experimental + Poc (Prova de conceito) para validar essa hipótese.

Modelos, agentes, ferramentas e plataformas que estão construindo o futuro da Inteligência Artificial.

Uma ontologia é uma representação formal de um domínio, definindo os conceitos existentes, suas propriedades e como eles se relacionam.

Para consumir modelos e serviços de IA você não precisa dominar tudo de Python, comece pelo roteiro e vai aprendendo mais conforme a necessidade! Muitas vezes não começamos do zero pois tem ferramentas como o Playground na Azure da Microsoft, por exemplo, que já gera boa parte do código.

Vamos entender quais erros as pessoas normalmente fazem na construção de Agente de IA?! Eu inclui recomendações valiosas, alguns exemplos e para fechar boas práticas.

Pensando que toda solução de IA generativa precisa de uma camada de dados, infraestrutura, serviços, segurança robusta, rede, hospedagem, dimensionamento e recursos de IA, eu fui atrás da informação de qual seria a forma mais prática para fazer isso.