📑 Google explica sobre agentes de IA

O Google tem um tutorial de 42 páginas que, na prática, é um manual sobre a arquitetura de aplicações modernas de LLM.

O que há de interessante:

1️⃣ Anatomia do agente: Divisão clara entre Modelo, Ferramentas (Tools) e Orquestração. O Google mostra de forma simples (e com diagramas) como um agente difere de uma simples chamada de API do modelo. Spoiler: pela presença do ciclo percepção-ação.

2️⃣ Frameworks de Raciocínio: Se você não entende a diferença entre ReAct, Chain-of-Thought (CoT) e Tree-of-Thoughts, aqui está explicado.

3️⃣ Extensions vs Functions: parte útil para engenheiros.
— Extensions: O agente chama a API por conta própria (execução no lado do agente).
— Functions: O agente diz a você quais parâmetros são necessários, e o código é executado no cliente (execução no lado do cliente).

4️⃣ RAG e Data Stores: Como integrar bancos vetoriais e não errar com o contexto.

Naturalmente, todos os exemplos em Python. Mostram integração tanto com ferramentas nativas do Vertex AI quanto com LangChain / LangGraph.

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