Os ficheiros estão a tornar-se a interface principal para agentes de IA gerirem contexto, armazenarem conversas e acederem a competências 📁 @jerryjliu0 explica como agentes de codificação como Claude Code e @cursor_ai estão a centralizar-se em torno de sistemas de ficheiros como abstrações centrais, afastando-se de ecossistemas de ferramentas complexas: 📝 Os agentes armazenam longas histórias de conversação em ficheiros pesquisáveis para superar as limitações da janela de contexto 🔍 A recuperação baseada em ficheiros com pesquisa semântica supera os padrões RAG tradicionais para a travessia dinâmica de contexto ⚡ As competências definidas como ficheiros simples estão a substituir ferramentas MCP complexas - basta copiar especificações de API para ficheiros markdown 🛠️ Os agentes precisam apenas de ~5-10 ferramentas principais (CLI, interpretador de código, busca na web) mais acesso ao sistema de ficheiros para serem altamente capazes Os desafios que se avizinham incluem a análise de documentos não em texto simples (PDFs, Word, Excel) e a escalabilidade da pesquisa de ficheiros em coleções massivas. É exatamente por isso que construímos as capacidades Parse, Extract e Sheets da LlamaCloud - para converter qualquer formato de documento em contexto pronto para agentes. Leia a análise completa:

A engenharia de contexto não se trata apenas de lançar mais dados para o seu LLM - trata-se de dar o contexto certo no momento certo. Nesta palestra para @OReillyMedia, nossa Engenheira de Relações com Desenvolvedores @tuanacelik explica como os blocos de memória ajudam a construir agentes que mantêm um contexto estruturado para tarefas complexas. Ela demonstra blocos de memória de artefato usando um bot de rastreamento de pedidos de restaurante - mostrando como destilar conversas inteiras em apenas as informações estruturadas essenciais (tipo de pizza, coberturas, endereço) em vez de processar todo o histórico de chat. Conceitos-chave abordados: · Diferentes tipos de blocos de memória (estáticos, extração de fatos, vetores, artefato) · Gestão da proporção de contexto - equilibrando o histórico de chat vs prompts do sistema vs memória · Usando fluxos de trabalho de agentes para construir e otimizar o contexto passo a passo O exemplo mostra como os blocos de memória de artefato podem transformar uma conversa divagante em um pedido limpo e estruturado - exatamente o que você precisa para agentes de produção lidando com tarefas do mundo real. Assista à palestra completa:

Cansado de lutar com arquivos Excel desorganizados que quebram os parsers tradicionais? 📊 Junte-se ao nosso workshop no dia 29 de janeiro às 11h PT para ver como o LlamaSheets transforma planilhas caóticas em arquivos Parquet limpos e prontos para IA, preservando todo o contexto que importa. 📈 Lide com estruturas complexas como células mescladas, cabeçalhos de múltiplos níveis e formatação visual que as ferramentas tradicionais perdem 🤖 Crie agentes específicos para planilhas para análise financeira, parsing de orçamentos e relatórios automatizados 💼 Veja exemplos reais: consolidando dados de múltiplas regiões e extraindo tabelas de receita trimestral ⚡ Transforme o caos das planilhas em dados estruturados com apenas algumas linhas de código Vamos percorrer casos de uso práticos e mostrar padrões de integração com LlamaAgents para que você possa construir pipelines de processamento de dados robustos. Registre-se para o workshop: