Módulo 8: Ferramentas e Ecossistema

Quando usar:

• Construção rápida de protótipos
• RAG (Retrieval-Augmented Generation)
• Chains complexas com múltiplos passos
• Integração com muitas fontes de dados

Pontos fortes: Ecossistema maduro, muitas integrações, documentação extensa

Pontos fracos: Pode ser complexo para casos simples, abstração excessiva

Quando usar:

• Sistemas multi-agentes
• Colaboração entre agentes especialistas
• Processos sequenciais ou hierárquicos

Pontos fortes: API intuitiva, foco em multi-agentes, fácil setup

Pontos fracos: Menos flexível que LangChain, ecossistema menor

Quando usar:

• Conversas complexas multi-agentes
• Automação de tarefas que requerem múltiplas etapas
• Pesquisa e desenvolvimento

Pontos fortes: Padrões de conversação avançados, suporte da Microsoft

Quando usar:

• RAG especializado
• Indexação de grandes volumes de dados
• Query sobre documentos complexos

Pontos fortes: Excelente para RAG, otimizações de indexação

Quando usar:

• Integração com ecossistema Microsoft
• Aplicações enterprise
• Suporte para C#, Python, Java

Funcionalidades:

• Tracing de chains e agentes
• Debugging de prompts
• Avaliação de qualidade
• Monitoramento de custos

Ideal para: Projetos usando LangChain

Funcionalidades:

• Experimentos de ML/LLM
• Tracking de métricas
• Comparação de modelos
• Visualização de dados

Funcionalidades:

• Monitoramento de APIs de LLM
• Análise de custos em tempo real
• Cache de respostas
• Rate limiting

Funcionalidades:

• Detecção de drift em produção
• Análise de performance de modelos
• Debugging de predições

Pontos fortes: Managed service, escalável, fácil setup

Casos de uso: RAG, semantic search, recomendações

Pontos fortes: Open-source, GraphQL API, híbrido (vector + keyword)

Pontos fortes: Leve, fácil de usar, ótimo para protótipos

Pontos fortes: Performance, filtros avançados, self-hosted ou cloud

Pontos fortes: Integra com PostgreSQL existente, confiável, familiar

Agentes que operam por dias/semanas, mantendo contexto e aprendendo continuamente.

Agentes que processam e geram texto, imagens, áudio, vídeo e código simultaneamente.

Memória de longo prazo que permite agentes "lembrar" de interações passadas e aprender com elas.

Modelos rodando localmente em dispositivos (celulares, laptops) para privacidade e latência zero.

Regulamentações como EU AI Act moldarão como construímos sistemas de IA. Ferramentas de compliance se tornarão essenciais.

Websites e aplicações projetadas para serem navegadas por agentes de IA, não apenas humanos.