Além dos Bots: O Poder dos Agentes de Inteligência Artificial

De assistentes virtuais a sistemas autônomos que tomam decisões sozinhos, os AI Agents representam uma nova fronteira na tecnologia. Esses agentes inteligentes não são apenas chatbots ou scripts – eles são programas de computador com comportamento autônomo, capazes de pensar, aprender e agir sem intervenção humana direta. Estão transformando a forma como interagimos com máquinas e automatizamos processos do dia a dia. Diferentemente dos bots comuns, os AI Agents aprendem e se adaptam continuamente com novas informações, abrindo portas para soluções mais inteligentes e personalizadas em diversos setores. Neste artigo, vamos explorar o que são AI Agents, como eles funcionam e como você pode criar o seu próprio agente de IA, ilustrando por que eles são considerados a próxima grande revolução da inteligência artificial. Prepare-se para mergulhar nesse universo inovador.

O que são AI Agents?

AI Agents (agentes de Inteligência Artificial) são programas de software projetados para agir de forma autônoma ou semi-autônoma em prol de um objetivo. Em termos simples, um AI Agent recebe entradas do ambiente, toma decisões baseadas em inteligência artificial e executa ações – tudo isso buscando cumprir uma tarefa específica ou atingir uma meta definida. Esses agentes processam dados constantemente para tomar decisões, resolver problemas e realizar tarefas por conta própria. Com frequência, conseguem se comunicar com outros sistemas e até interagir com pessoas de forma natural e personalizada, indo além da automação básica. Ou seja, os AI Agents não se limitam a seguir regras fixas – eles são capazes de aprender e se adaptar conforme experiências anteriores, tornando-se mais eficientes ao longo do tempo.

Para entendermos melhor, vale lembrar o conceito clássico de “agente” em IA. De forma geral, um agente é “qualquer coisa que consegue perceber seu ambiente por meio de sensores e agir sobre ele por meio de atuadores”. No caso de um AI Agent de software, seus “sensores” podem ser entradas de dados, APIs ou sensores virtuais, enquanto seus “atuadores” são as ações que ele executa no mundo digital (como enviar respostas, chamar serviços externos ou atualizar uma base de dados). Em essência, o AI Agent observa, decide e age de maneira racional para atingir seus objetivos. Diferente de meros scripts, que só fazem exatamente o que foram programados para fazer, um agente de IA tem a capacidade de tomar decisões por conta própria frente a diferentes situações, dentro dos limites para os quais foi projetado.

Em outras palavras, os AI Agents são como “assistentes digitais inteligentes”. Eles podem operar em muitos contextos complexos, ajustando seu comportamento conforme as circunstâncias. Por exemplo, existem agentes de IA focados em atendimento ao cliente, em que recebem perguntas de usuários e fornecem respostas úteis; há agentes que monitoram sistemas de TI e agem preventivamente para evitar falhas; e há até agentes pessoais que podem organizar sua agenda, responder e-mails e realizar buscas na internet de forma autônoma. A diferença central é que, enquanto uma automação tradicional executa passos predefinidos, um AI Agent entende o objetivo maior e decide quais passos tomar para alcançá-lo, possivelmente inventando ou ajustando ações ao longo do caminho. Essa autonomia orientada a objetivos é o que torna os AI Agents tão revolucionários.

Como funcionam os AI Agents?

Visão simplificada da arquitetura de um agente de IA interagindo com seu ambiente (adaptado de um agente reflexivo simples). Os sensores capturam percepções do ambiente, o agente decide “o que o mundo é agora” e “qual ação devo fazer (tomar) agora” usando suas regras ou modelo, então atua através de atuadores realizando ações no ambiente.

A operação interna de um AI Agent pode ser entendida como um ciclo contínuo de percepção, decisão e ação sobre um ambiente. Em alto nível, o agente avalia o estado do mundo, raciocina sobre o que fazer e então executa uma ação. Podemos resumir esse ciclo básico em três etapas principais:

Percepção: o agente coleta informações do ambiente (inputs), seja por meio de sensores físicos, leitura de dados ou recebendo instruções de usuários. Em software, isso pode incluir dados de sensores IoT, respostas de uma API ou mensagens de chat do usuário.
Processamento (Decisão): de posse das informações, o agente as analisa utilizando algoritmos, regras definidas ou modelos de machine learning. Nesta etapa, ele “pensa” e decide qual a melhor ação a tomar para cumprir seu objetivo, considerando o contexto e seu conhecimento prévio. Técnicas de IA, como redes neurais ou modelos de linguagem avançados, podem ser empregadas aqui para dar ao agente a capacidade de inferir, planejar e até prever resultados.
Ação: por fim, o agente executa a ação escolhida, que pode afetar o próprio ambiente. Essa ação pode ser física (no caso de um robô agente) ou digital, como enviar uma resposta ao usuário, fazer uma alteração em um sistema, acionar uma ferramenta externa ou realizar uma transação. Após a ação, o agente pode voltar a perceber o ambiente (por exemplo, ler a reação do usuário ou o resultado produzido) e então o ciclo recomeça.

Esse ciclo de percepção → processamento → ação é contínuo. Importante notar que muitos agentes incorporam também um mecanismo de feedback e aprendizado. A cada interação, um AI Agent pode avaliar os resultados de suas ações e atualizar seu comportamento para melhorar no futuro. Em outras palavras, ele aprende com a experiência. Essa capacidade de aprendizado contínuo – comum quando o agente utiliza algoritmos de machine learning – permite que ele se torne mais eficiente e preciso conforme lida com mais dados e situações. Por exemplo, um agente conversacional pode aprender novos tópicos a partir das conversas com usuários, refinando suas respostas com o tempo.

Outra característica fundamental é o uso de memória de contexto. Muitos AI Agents mantêm um histórico das interações ou um resumo do estado anterior, de forma a não “esquecer” o que já aconteceu. Isso resulta em comportamentos mais coerentes e naturais. Imagine conversar com um assistente virtual que lembra suas preferências ou o que foi dito há alguns minutos – essa memória torna a experiência muito mais fluida. Tecnicamente, isso pode ser implementado armazenando informações importantes e fornecendo-as como parte das entradas na próxima etapa de decisão. Assim, o agente consegue dar continuidade a um diálogo ou tarefa complexa, em vez de tratar cada passo como algo isolado.

Além do aprendizado e da memória, os AI Agents modernos podem utilizar ferramentas externas para ampliar suas capacidades. Isso significa que um agente pode ir além do conhecimento que possui internamente e interagir com outros sistemas para cumprir sua meta. Por exemplo, se um agente precisa responder a uma pergunta cuja resposta não está em sua base de conhecimento, ele pode fazer uma busca na web; se precisa calcular algo, pode chamar uma calculadora ou serviço de computação; se precisa interagir com o mundo físico, pode enviar comandos para um dispositivo. Essas ferramentas funcionam como “braços extras” do agente, permitindo que ele realize tarefas variadas de forma autônoma.

Para ilustrar, imagine um agente de IA pesquisador cujo objetivo é fornecer um resumo sobre um assunto atual. Ao receber a solicitação, ele decide: primeiro, usar uma ferramenta de busca para encontrar artigos recentes; depois, extrair os dados relevantes; em seguida, talvez usar uma API de machine translation se precisar traduzir algo; e por fim, condensar tudo em um relatório coerente usando seu modelo de linguagem. Esse agente, em poucos segundos, faria o que um humano demoraria horas pesquisando manualmente. De fato, já existem agentes assim: um exemplo prático é um agente integrado com ferramentas como Google Search, Wikipedia e um modelo de linguagem (LLM). Ele consegue autonomamente buscar um termo no Google, ler o que encontrou na Wikipedia para contexto adicional e então usar o LLM para redigir uma resposta completa para o usuário. Tudo isso orquestrado pelo próprio agente, quebrando a tarefa em sub-tarefas menores e resolvendo cada uma delas passo a passo.

Resumindo, o funcionamento dos AI Agents se baseia em autonomia + inteligência. Eles percebem o ambiente, raciocinam sobre o que fazer (podendo usar IA para isso), e agem em prol de um objetivo – refinando suas ações conforme aprendem com a experiência. Essa dinâmica flexível os diferencia drasticamente das soluções de automação tradicionais. E é justamente nessa autonomia adaptativa que reside seu poder transformador.

AI Agents vs. Automação Tradicional: Qual a diferença?

Muitas pessoas se perguntam: em que os AI Agents diferem de outras formas de automação ou de simples scripts de IA? A principal diferença está no grau de autonomia e adaptabilidade. Vamos comparar:

Automação tradicional (ou AI Automation): foca em executar tarefas com base em regras fixas ou lógicas predefinidas. É excelente para processos repetitivos e bem delimitados. Por exemplo: um script que verifica novos e-mails a cada 5 minutos e envia uma resposta automática se encontrar determinada palavra-chave é uma automação baseada em IA simples. Essas soluções seguem o esquema “se ocorrer A, faça B”, não saindo desse roteiro. Se algo inesperado acontece fora das regras previstas, a automação tradicional geralmente falha ou para.
Agentes de IA: focam em atingir objetivos de forma autônoma, mesmo em ambientes dinâmicos. Eles avaliam a situação em tempo real e decidem qual ação tomar sem terem todas as regras explicitamente programadas. Continuando o exemplo do e-mail: um AI Agent nessa tarefa poderia identificar a intenção de cada mensagem, priorizar respostas importantes primeiro, aprender novas regras a partir de exemplos e até decidir encaminhar certos casos para um humano se perceber que fogem do escopo. Tudo isso sem alguém ter codificado manualmente cada condição – o agente descobre o que fazer conforme a situação.

Em outras palavras, a automação tradicional é como uma máquina automática que segue um conjunto de instruções à risca, enquanto um AI Agent é como um assistente inteligente que entende o objetivo e pode improvisar ou aprender novas formas de atingir esse objetivo. A automação lida bem com problemas previsíveis e repetitivos; já os AI Agents conseguem abordar problemas novos, complexos ou menos definidos, pois podem adaptar seu comportamento usando inteligência (modelos preditivos, raciocínio simbólico, etc.). Isso não significa que os agentes sejam infalíveis – eles também têm limites definidos pelo que foram treinados ou programados para fazer – mas quer dizer que têm uma flexibilidade muito maior.

Para exemplificar, pense na diferença entre um termostato simples e um assistente pessoal como a Alexa. O termostato é automação: ajusta a temperatura baseado numa regra (“se a temperatura cair abaixo de X, ligue o aquecedor”). A Alexa, por sua vez, comporta-se mais como um agente: você pode pedir para ela tocar uma música, adicionar um compromisso na agenda ou responder uma pergunta curiosa. Ela lida com diversos tipos de tarefas, interage em linguagem natural e, se não souber algo, tenta obter a informação. A Alexa aprende com preferências do usuário, reconhece voz, adapta respostas – características de um agente de IA. Assim, enquanto a automação tradicional economiza trabalho em cenários fixos, os AI Agents têm o potencial de resolver problemas inéditos e tomar decisões em cenários complexos, aproximando a tecnologia de um comportamento “inteligente” de verdade.

Como criar um AI Agent na prática

Agora que já entendemos o conceito e o funcionamento dos AI Agents, surge a dúvida: como desenvolver um agente de IA? A boa notícia é que, com as ferramentas disponíveis hoje, qualquer desenvolvedor curioso pode começar a criar seu próprio agente. Vamos abordar duas abordagens populares para isso: usar um framework especializado, como o LangChain, e utilizar diretamente os serviços da OpenAI.

Usando frameworks (LangChain)

Uma maneira eficiente de criar AI Agents é utilizando frameworks de alto nível que já trazem muitos componentes prontos. Um dos mais conhecidos é o LangChain. O LangChain é uma biblioteca Python que facilita a construção de aplicações envolvendo Large Language Models (LLMs), fornecendo estruturas para cadeias de prompts, memória de conversação e, é claro, agentes. No contexto do LangChain, um agente nada mais é do que um sistema que usa um modelo de linguagem para decidir quais ações tomar em seguida e interagir com outras ferramentas.

Por que usar o LangChain? Porque ele provê interfaces padronizadas e agentes prontos que poupam muito trabalho manual do desenvolvedor. Por exemplo, se você quer um agente que seja capaz de responder perguntas usando informações da internet e fazer cálculos, o LangChain já oferece implementações de agentes que combinam um LLM com ferramentas de busca e cálculo. Em vez de codificar do zero todo o loop de perceber->pensar->agir, você pode configurar um agente LangChain declarativamente e focar apenas no seu objetivo e nos recursos disponíveis.

Em linhas gerais, criar um AI Agent com LangChain envolve os seguintes passos:

Configurar o modelo de linguagem: escolha um LLM para ser o “cérebro” do agente. Pode ser o GPT-4 da OpenAI, por exemplo. Você obtém uma chave de API e define esse modelo na biblioteca.
Definir as ferramentas que o agente poderá usar: o LangChain permite integrar tools – que podem ser chamadas de API, bancos de dados, funcionalidades como calculadora, buscas web, etc. Você escolhe quais ferramentas seu agente terá à disposição. (Por exemplo: ferramenta de busca web, ferramenta calculadora.)
Inicializar o agente com um tipo específico: o LangChain possui vários tipos de agente (por exemplo, o Zero-shot ReAct – que utiliza o método ReAct, combinando raciocínio e ação iterativamente). Você seleciona o tipo adequado e inicializa o agente passando o modelo e as ferramentas escolhidas. Os frameworks já vêm com templates de prompt que dizem ao modelo como formatar suas decisões e quando usar cada ferramenta.
Executar o agente com uma tarefa: agora basta fornecer uma query ou objetivo para o agente. Internamente, o agente irá interpretar a instrução, decidir quais ações tomar e em que ordem, utilizando o modelo de linguagem para guiá-lo. Ele poderá, por exemplo, primeiro fazer uma busca, depois ler o resultado, depois calcular algo, e finalmente gerar uma resposta – tudo isso coordenado automaticamente.
Refinar e iterar: examine a saída do agente. Caso não esteja satisfatória, você pode ajustar as ferramentas disponíveis, melhorar os prompts (instruções dadas ao modelo) ou adicionar restrições. Desenvolver um agente é um processo iterativo – muitas vezes ajustamos seu workflow para deixá-lo mais confiável. Com o tempo, também é possível adicionar memória de longo prazo (para o agente lembrar de interações passadas mesmo após encerrado) ou integrar feedback humano, conforme a complexidade do projeto cresce.

Usando esse fluxo, criar um agente básico pode ser questão de poucas dezenas de linhas de código. Por exemplo, com o LangChain, em poucas linhas você consegue definir um agente que utiliza GPT-4 e ferramentas de busca e matemática para responder a perguntas sobre o mundo real. Ao rodar, você pode perguntar: “Qual é a altura da Torre Eiffel em metros multiplicada por 2?” e o agente irá: buscar a altura da Torre Eiffel, encontrar que tem 324 metros, multiplicar por 2 usando a ferramenta calculadora, e responder “648 metros” – explicando os passos se necessário. Tudo isso sem você ter programado explicitamente “como” buscar ou calcular; você apenas descreveu as ferramentas e deixou o agente decidir quando e como usá-las.

Usando serviços da OpenAI diretamente

Outra abordagem é construir um agente utilizando diretamente as APIs da OpenAI (ou serviços similares), sem um framework intermediário. Por exemplo, é possível usar a API de Chat Completion do GPT-4 para atuar como o “cérebro” e implementar manualmente a lógica de decisão e uso de ferramentas. De fato, recentemente a OpenAI tem disponibilizado recursos para facilitar a criação de agentes dessa forma. Em março de 2025, a OpenAI lançou um conjunto de novas APIs e ferramentas voltadas a agentes, incluindo o Responses API (uma evolução da API de chat, já com suporte nativo a ferramentas) e um Agents SDK específico para orquestrar fluxos de agentes. Com essas novidades, o próprio serviço do GPT pode buscar na web, manipular arquivos ou executar ações no computador, tudo através de chamadas de API bem estruturadas – é quase como ter um “LangChain da OpenAI”, onde a plataforma fornece as peças de ferramenta e você conecta conforme preciso.

Para criar um agente básico com a API do GPT-4 hoje, a lógica geral seria: você envia para o modelo uma mensagem de sistema instruindo-o a agir como um agente (definindo objetivo e formato de saída), e conforme recebe as respostas, interpreta se o modelo quer executar alguma ação (por exemplo, através de uma sintaxe especial no output, como <ação>(parâmetro)). Aí seu código cliente realiza essa ação (como buscar algo ou fazer um cálculo) e devolve o resultado ao modelo em uma nova consulta. Esse loop continua até o modelo responder com a solução final desejada. Esse padrão de interação é conhecido e muitas implementações open-source de agentes (“AutoGPT”, “BabyAGI”, etc.) seguiram esse método de loop com o ChatGPT. A diferença é que, com o novo SDK da OpenAI, muita dessa lógica pode ser simplificada: a API já começa a aceitar instruções para usar ferramentas diretamente, tornando o processo mais fluido.

Em resumo, seja utilizando um framework dedicado como LangChain, seja consumindo diretamente os serviços de LLMs como o GPT-4, desenvolver um AI Agent nunca esteve tão acessível. A escolha da abordagem vai depender do seu caso de uso e preferência: frameworks dão rapidez e componentes prontos, enquanto usar a API diretamente dá mais controle fino sobre cada passo. O incrível é que qualquer desenvolvedor pode explorar esse universo com relativa facilidade hoje – muitos dos conceitos complexos (processamento de linguagem, busca, planejamento) ficam a cargo dos modelos de IA e das bibliotecas, permitindo que você foque na lógica de alto nível do agente e nos problemas que deseja resolver.

Aplicações e Impacto dos AI Agents

Você deve estar se perguntando: onde, na prática, esses AI Agents estão sendo aplicados? A resposta é: em quase todas as áreas da tecnologia e dos negócios! Estamos vivendo um momento em que agentes inteligentes começam a aparecer em diversas soluções, muitas vezes potencializando ferramentas já existentes. Aqui estão alguns exemplos de aplicações reais e impactantes dos AI Agents:

Atendimento ao Cliente 24/7: Empresas implementam agentes de IA em seus canais de atendimento (sites, apps, WhatsApp) para tirar dúvidas e resolver problemas dos clientes a qualquer hora. Diferente de chatbots tradicionais de fluxo rígido, esses agentes conseguem entender linguagem natural, aprender com cada interação e lidar com uma variedade enorme de perguntas. O resultado são clientes com respostas rápidas e personalizadas, e equipes de suporte aliviadas das questões repetitivas.
Automação de Processos Empresariais: AI Agents estão sendo usados internamente para otimizar operações. Imagine um agente que verifica automaticamente contratos em uma empresa, apontando cláusulas de risco, ou um agente que monitora sistemas de TI e reconfigura servidores preventivamente quando detecta um possível problema. Esses agentes atuam como “funcionários digitais” incansáveis, garantindo conformidade, velocidade e redução de erros em tarefas corporativas rotineiras.
Finanças e Investimentos: No setor financeiro, onde dados e decisões são críticos, agentes de IA auxiliam analistas ao vasculhar grandes volumes de informações do mercado, notícias e históricos, para extrair insights valiosos. Podem sugerir decisões de investimento, detectar anomalias (possíveis fraudes) e até negociar automaticamente ativos dentro de parâmetros seguros. Tudo isso em alta velocidade e se ajustando conforme o mercado muda.
Educação Personalizada: Agentes de IA começam a atuar como tutores virtuais, adaptando-se ao estilo de aprendizado de cada estudante. Eles respondem dúvidas, propõem exercícios sob medida, identificam dificuldades específicas e fornecem feedback imediato. Com o tempo, aprendem quais abordagens funcionam melhor para aquele aluno, tornando o aprendizado mais eficiente e engajador.
Assistentes Pessoais Inteligentes: Seja em dispositivos móveis ou em casas conectadas, agentes estão ajudando pessoas a organizar agendas, fazer compras online, controlar aparelhos domésticos e até aconselhar sobre saúde básica. Diferentemente de assistentes virtuais passivos, esses agentes mais avançados podem tomar iniciativas – por exemplo, agendar uma manutenção do carro ao ver na sua agenda que você fará uma viagem longa, ou sugerir uma pausa para alongamento se notarem que você está sentado há horas via sensores de smartwatch. São pequenas autonomias que facilitam o cotidiano de formas antes inimagináveis.

Os exemplos acima apenas arranham a superfície. A versatilidade dos AI Agents significa que, onde houver dados e decisões a tomar, há potencial para um agente de IA atuar. Isso não quer dizer que substituirão totalmente os humanos – na verdade, na maioria dos cenários eles trabalham em conjunto conosco, assumindo tarefas pesadas ou repetitivas e nos deixando com as decisões estratégicas e criativas. O impacto disso é enorme: ganhos de produtividade, disponibilidade ininterrupta, personalização em massa de serviços e até novas oportunidades de negócios. Não é à toa que os AI Agents são considerados uma das principais tendências tecnológicas atuais, apontados como peças-chave da transformação digital nos próximos anos. Empresas e profissionais que souberem aproveitar essa onda tendem a sair na frente, seja oferecendo experiências inovadoras aos clientes, seja otimizando profundamente suas operações internas.

Community Week: AI Agents – Participe!

Além de todas as possibilidades técnicas, os AI Agents também estão no centro de movimentos de comunidade e colaboração. A Community Week: AI Agents é um exemplo brilhante disso – uma iniciativa especial da DIO que reúne entusiastas, desenvolvedores e especialistas para aprender e construir juntos nessa área. Durante essa semana da comunidade focada em AI Agents, acontecem talks, workshops e desafios interativos, tudo voltado a explorar agentes inteligentes e suas aplicações. É uma oportunidade incrível para você aprofundar seu conhecimento, trocar experiências com outros membros da comunidade e, quem sabe, até criar um projeto de agente de IA em conjunto com orientações de profissionais da área.

O mais interessante é que a Community Week: AI Agents não é só passiva – ela convida você a participar ativamente. Ao longo da semana, você pode compartilhar seus aprendizados, tirar dúvidas em tempo real e contribuir com ideias. A comunidade de tecnologia se fortalece quando colaboramos, e esse evento é desenhado justamente para isso. Então, fica aqui o convite: não perca a Community Week: AI Agents! Acesse a plataforma da DIO, inscreva-se no evento e junte-se a desenvolvedores de todo o Brasil (e do mundo) empenhados em desbravar o futuro dos agentes de IA. É a sua chance de aprender com quem está na vanguarda, ganhar visibilidade na comunidade e ainda se divertir enquanto constrói algo novo. Participe, compartilhe conhecimento e seja parte da revolução dos AI Agents!

Conclusão

Os AI Agents representam um dos saltos mais significativos na evolução da inteligência artificial aplicada. Como vimos, eles combinam autonomia e inteligência de forma a executar tarefas complexas, aprender com as interações e se adaptar a novos desafios. Essa capacidade os torna ferramentas poderosas para transformar negócios, melhorar experiências de usuários e ampliar as fronteiras da automação. O mais empolgante é que, graças aos avanços em modelos de IA e à disponibilidade de frameworks e APIs, desenvolver seus próprios agentes inteligentes está se tornando cada vez mais acessível – qualquer desenvolvedor dedicado pode começar a explorar esse universo hoje.

Estamos apenas no início da era dos AI Agents. Novas técnicas e abordagens (como agentes colaborativos trabalhando em equipe, ou agentes dotados de multimodalidade – entendendo não só texto, mas imagens, sons, etc.) estão emergindo rapidamente em pesquisas e produtos. É um campo fértil para inovação, que convida todos nós a pensar de forma criativa sobre como delegar tarefas e decisões para inteligências artificiais de confiança.

Em resumo, os AI Agents são a nova fronteira da automação inteligente. Se a revolução industrial mecanizou a força física e a revolução digital automatizou processos lógicos, a revolução dos agentes de IA promete automatizar a tomada de decisões e a resolução autônoma de problemas em larga escala. Prepare-se para um futuro em que humanos e agentes de IA trabalham lado a lado: nós definindo os objetivos e valores, e eles incansavelmente nos ajudando a tornar esses objetivos realidade. Que este artigo tenha inspirado você a aprender mais sobre o tema e, quem sabe, desenvolver o seu próprio agente de IA. O futuro da tecnologia está sendo escrito agora – e os AI Agents com certeza terão um papel de protagonista nessa história. Aproveite o momento, mantenha-se curioso e mãos à obra!

Referências:

Distrito. “AI Agents: Entenda a tecnologia e suas aplicações práticas.” (2024)
Tutorialspoint. “AI - Agents & Environments.” (Acessado em 2025)
GeeksforGeeks. “Intelligent Agent in AI.” (2024)
Thiago Machado – DIO. “AI Agents com OpenAI: o começo de uma nova era na automação.” (2025)
OpenAI. “New tools for building agents.” (2025)
Maximilian Vogel – Medium. “ChatGPT, Next Level: Meet 10 Autonomous AI Agents...” (2023)
Bright Inventions. “Introducing LangChain Agents: 2024 Tutorial with Example.” (2024)
Comet AI. “Implementing Agents in LangChain.” (2023)
Distrito. “AI Agents: Entenda a tecnologia...” (2024)