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IA para Devs

Agentes Avançados com LangGraph

O LangGraph permite criar agentes que funcionam como máquinas de estado (loops, condicionais, memória de longo prazo). É o treinamento para quem precisa construir aplicações robustas que não "se perdem" no meio da conversa.

LangGraph Agents Banner

"Controle total: IAs com memória, estado e persistência."

COMO FUNCIONA NOSSA ABORDAGEM?

O aluno explorará recursos avançados do LangGraph:

Human-in-the-loopCriar pontos de parada onde o agente pede aprovação humana antes de executar uma ação crítica (ex: "Posso enviar este e-mail?").
Human-in-the-loop
Memória PersistenteO agente lembra o que fez na semana passada, não apenas na sessão atual.
Memória Persistente
Fluxos CíclicosEnsinar o agente a tentar, falhar, corrigir seu próprio erro e tentar de novo (Self-Correction).
Fluxos Cíclicos

PRINCIPAIS BENEFÍCIOS

  • Confiabilidade: Aplicações que sabem lidar com erros e exceções.
  • Controle de Fluxo: Você desenha exatamente o caminho que a IA pode ou não seguir.
  • Auditoria: Histórico completo de cada decisão tomada pelo grafo.

Case que mostra o uso do LangGraph

A empresa J.P. Morgan, líder global em serviços financeiros, desenvolveu um sistema de IA robusto.

Ask David é um exemplo real e avançado de como empresas de grande porte estão movendo a IA de simples chatbots para Sistemas Agenciais.

O nome DAVID é um acrônimo para: Data (Dados), Analytics (Análise), Visualization (Visualização), Insights, Decision-making (Tomada de Decisão).

Ele foi criado para os banqueiros do JP Morgan Private Bank. Imagine um consultor que precisa decidir se recomenda um fundo de investimento para um cliente bilionário: ele não pode errar. O "Ask David" automatiza a pesquisa que antes levava horas, cruzando dados de planilhas (estruturados) com relatórios de pesquisa e notícias (não estruturados).

Arquitetura feita com LangGraph

Agente principal:
  • Agente Supervisor (O Maestro): Ele é o primeiro a ler a pergunta. Não tenta responder sozinho. Analisa a intenção do usuário e decide qual agente especializado chamar. Se a pergunta for complexa, cria um plano de execução, chamando vários agentes em ordem.
Sub Agentes:
  • Agente de Dados Estruturados (Text-to-SQL): Sua única função é falar com bancos de dados. Transforma "Qual foi o rendimento do fundo X em 2024?" em uma consulta SQL real, garantindo que o número retornado seja exato e venha da fonte oficial.
  • Agente de Dados Não Estruturados (RAG): Foca em textos. Lê PDFs, transcrições de reuniões e e-mails. Se você perguntar "Por que este fundo foi fechado?", busca no relatório de pesquisa e resume o motivo.
  • Agente Analítico (ReAct): Usa ferramentas e APIs internas para fazer cálculos matemáticos ou simulações financeiras em tempo real.
Fonte: zenml.io

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