Agentes eficazes em IA se baseiam em padrões simples e compositivos, em vez de frameworks complexos.
A escolha entre fluxos de trabalho e agentes depende da necessidade de previsibilidade (fluxos) ou flexibilidade (agentes).
Frameworks como LangGraph e AI Agent facilitam a implementação, mas podem adicionar complexidade desnecessária.
Uso de LLM diretamente é recomendado para simplicidade e compreensão do código.
Sistemas agenticos podem ser escalados para realizar tarefas complexas com autonomia, mas requerem testes extensivos.
A integração e personalização cuidadosa de ferramentas são cruciais para o sucesso de agentes.
Agentes são mais adequados para tarefas de longo prazo e abertas onde não se pode prever cada passo necessário.
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