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

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 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.

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.

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,

Um guia prático para transferir modelos ML dos notebooks para a produção, abordando as escolhas de arquitetura, os pipelines de treinamento e o deployment.

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?

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