De acordo, amigos, Alex Petrov aqui, recém-saído de uma luta com um LLM-as-a-brain particularmente teimoso para um novo projeto de agente. E isso, meus amigos, nos leva ao assunto de hoje. Não estamos falando apenas de agentes; iremos explorar em profundidade algo que vi bloquear até equipes experientes: a arte e a ciência de gerenciar estados em IA complexa.
Olá a todos, Alex aqui do agntai.net. Estamos na sexta-feira, 21 de março de 2026, e recentemente enfrentei um problema específico no desenvolvimento de agentes de IA que acho que muitos de vocês também encontram. Todos nós vimos demonstrações incríveis de agentes capazes de navegar na web, escrever código e até gerenciar projetos complexos. Mas
Produção ML: O Bom, O Mau e O Extremamente Irritante
Você já passou seis meses aprimorando uma obra-prima de aprendizado de máquina, apenas para vê-la desmoronar no momento de colocá-la online? Bem-vindo ao clube. É como tirar o laço brilhante, mas o pacote explode. Minha primeira tentativa de obter um chatbot
Depois de testar o Weaviate durante 14 meses em escala corporativa: os preços anunciados são apenas o ponto de partida da sua fatura, segure-se.
Estou utilizando o Weaviate como parte de uma infraestrutura de pesquisa vetorial de produção desde o início de 2025, gerenciando milhões de entradas e solicitações de consultas complexas. Durante esse período, testemunhei com meus próprios olhos onde estão os preços anunciados.
Weaviate Adicionar memória ao seu agente: Um tutorial de 2500 palavras sem frescuras
Se você deseja que seu agente inteligente realmente se lembre do contexto entre as conversas, você deve weaviate add memory to your agent da maneira certa, utilizando a pesquisa vetorial para armazenar e recordar as interações anteriores. Não estamos apenas jogando extratos em um banco de dados; estamos construindo um
Lista de verificação para a gestão de conversas: 7 coisas a fazer antes de entrar em produção
Eu vi 3 implantações de agentes de produção falharem este mês. Todos os 3 cometeram os mesmos 5 erros. Não é apenas azar ou o universo fazendo truques; é um problema de má gestão das conversas. Antes de lançar seu próximo produto ou sistema no mercado, é essencial ter uma
Depuração de agente: O guia honesto de um desenvolvedor
Eu vi 3 desplantes de agentes em produção falharem este mês. Os 3 cometeram os mesmos 5 erros. Se você trabalha com agentes de IA, o processo de depuração pode parecer um percurso cheio de obstáculos com os olhos vendados. No entanto, não precisa ser assim. Este guia de depuração de agente visa ajudar
Por que continuamos a fazer isso?
Deixe-me falar sobre o momento em que quase arremessei meu laptop contra a parede. Imagine isto: é uma noite de sexta-feira em 2025, e eu estou depurando um sistema de agente que foi construído por alguém que, aparentemente, amava espaguete mais do que uma arquitetura clara. Cada função era como um polvo—tentáculos
Olá a todos, leitores do AgntAI.net! Alex Petrov aqui, e hoje quero falar com vocês sobre algo que tem me ocupado a cabeça há um tempo: a mudança surpreendentemente sutil, mas crucial, na nossa forma de pensar sobre a memória dos agentes. Esqueça por um momento suas novas arquiteturas de modelos sofisticadas; estou falando dos detalhes banais, frequentemente negligenciados.
Um Desabafo sobre os Pesadelos de Implantação
Certo, vamos direto ao ponto. Você sabe o que realmente me irrita em relação ao aprendizado de máquina? As pessoas pensam que implantar um modelo é apenas clicar em “Iniciar” e puff, a mágica acontece. Alerta de spoiler: não é assim. Perdi a conta das vezes em que um modelo, que funcionou de maneira impecável