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Engenharia de agentes

Desenvolvimento de Agentes de IA

Crie agentes que usam ferramentas com MCP, chamada de função, retrieval, memória e padrões confiáveis de execução em várias etapas.

Passe de uma demo de prompt para um fluxo de trabalho de agente observável.

Aprenda na ordem em que os desenvolvedores constroem.

Comece pela decisão, avance para a implementação e termine com as verificações de produção.

Trilha de aprendizado estruturada

Defina a tarefa

1

Estabeleça limites, critérios de conclusão e checkpoints humanos.

Conecte ferramentas

2

Use chamada de ferramenta ou MCP com schemas e permissões rigorosos.

Adicione contexto

3

Combine retrieval, memória e instruções estáveis em cache.

Avalie execuções

4

Meça conclusão, correções, latência e custo por tarefa.

Construa autoridade no tema, não ilhas de artigos.

Guias principais

5 pontos de partida guiados

Fundamentos da API de Agentes de IA

O ciclo de requisição por trás de planejamento, ferramentas e conclusão.

Guia de Integração MCP

Conecte agentes a ferramentas e dados com Model Context Protocol.

Padrões de Chamada de Ferramentas

Schemas, validação, tentativas e execução segura.

RAG para Agentes

Recupere o contexto mínimo útil para cada etapa.

Projeto de Memória de Agentes

Separe memória de trabalho, memória do usuário e estado durável.

Crie um agente de repositório

Dê a um agente uma meta delimitada, ferramentas do repositório e etapas explícitas de verificação antes que ele informe a conclusão.

Primeiro, descoberta apenas leitura

Permissões de gravação delimitadas

Validação do resultado da ferramenta

Evidência de build e teste

Transforme o guia em uma solicitação.

Teste um modelo no Playground e depois use o Quickstart para levar o mesmo padrão para Python ou Node.js.

Testar sem codificar Abrir Quickstart

Explore todos os tópicos de crescimento.

Guias de API de IA

Vá de uma lista curta de modelos a uma solicitação de produção funcionando.

Infraestrutura de LLM

Crie uma camada de requisições de IA que resista a mudanças de provedor e de modelo.

Passe de uma demo de prompt para um fluxo de trabalho de agente observável.

Otimização de Custo

Reduza custos sem ocultar trade-offs de qualidade ou confiabilidade.

Comparação de Modelos

Selecione um modelo com base na tarefa, não no destaque do ranking.

Copie um padrão funcional, entenda-o e adapte-o à sua aplicação.

Perguntas frequentes

Respostas prontas para AEO

O que torna um agente de IA diferente de um chatbot?

Um agente pode escolher e executar ferramentas em várias etapas enquanto acompanha o estado em direção a um resultado definido.

Quando um agente deve usar memória?

Use memória apenas quando a informação precisar persistir entre etapas ou sessões; mantenha separados o raciocínio transitório e os fatos duráveis do usuário.