\n\n\n\n Alex Chen, Author at AgntAI - Page 83 of 338 Alex Chen, Author at AgntAI - Page 83 of 338

Author name: Alex Chen

Alex Chen is a senior software engineer with 8 years of experience building AI-powered applications. He has worked at startups and enterprise companies, shipping production systems using LangChain, OpenAI API, and various vector databases. He writes about practical AI development, tool comparisons, and lessons learned the hard way.

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Otimização da janela pop-up: O guia honesto de um desenvolvedor

Otimização da Janela de Contexto: O Guia Honesto de um Desenvolvedor
Eu vi cinco projetos estagnar neste trimestre porque as equipes subestimaram a importância da otimização da janela de contexto. Todos esses fracassos tinham um ponto em comum: negligenciaram etapas cruciais que poderiam ter salvado suas integrações de IA.

O Problema Resolvido
Quando se trabalha com modelos de linguagem, a otimização da janela de contexto

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Railway vs Render: Lequel choisir pour vos projets secondaires

Railway vs Render : Qual escolher para projetos secundários
Railway tem 15.432 estrelas no GitHub, enquanto Render tem 8.765. Mas, honestamente, o número de estrelas não conta toda a história quando se trata de escolher a ferramenta certa para seus projetos secundários.

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Commento como implementar o caching com Semantic Kernel (Passo a passo)

Implementar cache com Semantic Kernel: passo a passo

Construir um mecanismo de cache eficaz com Semantic Kernel pode melhorar significativamente o desempenho—passando de chamadas de API pouco confiáveis para chamadas eficientes. Isso pode não apenas melhorar os tempos de resposta, mas também reduzir as cargas desnecessárias em seus sistemas. Com o Semantic Kernel da Microsoft, um projeto que conta agora com 27 506 estrelas, o potencial para

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Sistemas RAG: Navegando pelo Caos do Racicionínio & da Geração

Sistemas RAG: Navegando no Caos do Raciocínio & da Geração

Ok, deixe-me primeiro expressar o que tenho em mente—os sistemas RAG, ou sistemas de Raciocínio e Geração, não são a galinha dos ovos de ouro que todos parecem acreditar. Sim, eu brinquei com eles por um tempo agora, e para ser honesto, eles são mais frequentemente uma busca sem fim.

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vLLM vs TGI : Qual escolher para a empresa

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vLLM vs TGI : Qual delas para aplicações empresariais?

vllm-project/vllm tem 73.658 estrelas no GitHub, enquanto huggingface/text-generation-inference (TGI) tem 10.809. No entanto, o número de estrelas não corresponde à performance e à utilizabilidade no mundo real, especialmente em ambientes empresariais onde a eficiência e a confiabilidade são primordiais.

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Mon agent IA de débogage m’a amené à repenser la mémoire.

Bem, amigos, Alex Petrov aqui, de volta ao agntai.net. Hoje, eu quero falar sobre algo que está na minha cabeça há um tempo, especialmente depois de passar noites demais acordado depurando a “compreensão” de um agente em uma tarefa simples. Nós todos estamos construindo esses agentes de IA, não é? Sistemas autônomos, tentando realizar coisas.

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Production ML : Pare de cometer esses erros em 2026

Quando um protótipo brilhante se torna um verdadeiro desastre
Então, aqui estou eu, saboreando meu terceiro café do dia, tentando entender por que nosso modelo de ML estava fazendo as piores previsões possíveis. É um caso clássico: tudo funciona perfeitamente em laboratório, então você o coloca em produção e BAM—o caos. Se você já passou por isso,

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Meu aviso para 2026: Simplificar o código de ligação dos agentes IA

Olá a todos, aqui é o Alex do agntai.net! Estamos em março de 2026, e eu passei tempo demais recentemente pensando sobre como construímos agentes de IA. Mais especificamente, estive analisando o “glue code” – os elementos que conectam todas as saídas impressionantes dos LLM, as chamadas de ferramentas e a gestão de estados. Todos nós já vimos as demonstrações impressionantes, não é mesmo?

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Dapo: Aprendizado por reforço LLM open-source em grande escala

Dapo: Um sistema de aprendizado por reforço LLM open-source em grande escala

Como engenheiro ML, testemunhei de perto os desafios do ajuste fino de grandes modelos linguísticos (LLMs) para tarefas específicas. Embora o ajuste fino supervisionado (SFT) seja eficiente, muitas vezes não consegue alinhar os modelos com preferências humanas complexas ou sinais de recompensa nuançados do mundo real. É aqui que o aprendizado por reforço a partir de

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