Vamos concluir o Guia Completo de MCP na Parte 5, com repositórios de servidores MCP, as limitações do protocolo, segurança e recomendações de uso.
Guia Completo de MCP (Model Context Protocol) – Parte 4
E quais os primeiros passos para quem deseja começar com MCP? É o que vamos abordar agora na Parte 4 do Guia Completo de MCP.
Guia Completo de MCP (Model Context Protocol) – Parte 3
Na Parte 3 do Guia Completo de MCP vamos abordar benefícios e casos de uso.
Guia Completo de MCP (Model Context Protocol) – Parte 2
O MCP pode ser visto como um “Barramento de Capacidades” para Agentes de IA. Assim como um barramento de hardware em um computador permite que diferentes componentes (CPU, memória, periféricos) se comuniquem e compartilhem funcionalidades de forma padronizada, o MCP fornece um meio padronizado para que os Agentes de IA descubram, acessem e invoquem uma ampla gama de funcionalidades oferecidas por sistemas externos.
Guia Completo de MCP (Model Context Protocol) – Parte 1
Neste guia completo, dividido em 5 partes, você encontrará o que precisa saber sobre MCP (Model Context Protocol).
LLMs, Criatividade e a Ilusão da Inovação
Nas discussões que se multiplicam nas redes sociais e em outras comunidades tecnológicas, é comum ver opiniões polarizadas sobre a suposta capacidade dos LLMs (Modelos de Linguagem de Grande Escala) de inovar ou extrapolar conhecimento. Mas é fundamental separar o que é criatividade genuína do que é, essencialmente, uma recombinação estatística de dados. Inovação não é sobre reconhecer padrões, é sobre transcender padrões.
LLMs – Hora de Trocar o Deslumbramento Pela Maturidade
Já passamos da fase do encantamento inicial com os Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs). Depois de alguns anos de uso intensivo, é hora de adotar uma visão mais racional e estratégica sobre essas tecnologias.
Uso de Reducers no Gerenciamento de Estado de Agentes de IA
Agentes de IA que interagem em múltiplas etapas ou chamadas de função precisam gerenciar um estado interno que evolui ao longo da interação. Esse estado representa as informações acumuladas pelo agente – como histórico de diálogo, resultados de funções chamadas, objetivos pendentes ou conhecimento temporário. Manter o estado consistente e atualizado a cada ação do agente é fundamental para que ele tome decisões corretas nos passos seguintes.
Diferença Entre Deter Conhecimento e Obter Informação – O Risco da Atrofia Cognitiva na Era da IA
Com a ascensão da IA – em especial de assistentes virtuais como ChatGPT – tornou-se trivial obter respostas instantâneas para quase qualquer pergunta. Essa comodidade, porém, traz um efeito colateral perigoso: A ilusão de que ter acesso à resposta equivale a compreender o assunto.
Observabilidade de Agentes de IA
A observabilidade de Agentes de Inteligência Artificial (IA) refere-se à capacidade de monitorar, entender e analisar o comportamento desses sistemas durante sua operação.