Agentes de IA com um toque humano são muito melhores do que sistemas agentes gerais que tentam automatizar tudo. O toque humano acontece em fases como design de prompts, engenharia de contexto, arquitetura de agentes e, mais importante, avaliação. A especialização no domínio é muito importante.

Estou entusiasmado por finalmente lançar isto. O meu servidor MCP agora oferece notícias do mercado de ações em tempo real. Ferramentas disponíveis: • obter notícias • obter preços de ações • obter métricas chave • obter demonstrações financeiras Demorou cerca de um mês para acertar o servidor MCP, mas agora está a funcionar bem. Mais ferramentas financeiras a chegar em breve.

O MCP está a ficar tão bom!

O que é engenharia de contexto❓ E por que é que todos estão a falar sobre isso...👇 A engenharia de contexto está rapidamente a tornar-se uma habilidade crucial para engenheiros de IA. Já não se trata apenas de sugestões inteligentes; trata-se da orquestração sistemática do contexto. 🔷 O Problema: A maioria dos agentes de IA falha não porque os modelos sejam maus, mas porque carecem do contexto certo para ter sucesso. Pense nisso: os LLMs não são leitores de mentes. Eles só podem trabalhar com o que você lhes dá. A engenharia de contexto envolve a criação de sistemas dinâmicos que oferecem: - A informação certa - As ferramentas certas - No formato certo Isto garante que o LLM possa completar a tarefa de forma eficaz. 🔶 Por que a Engenharia de Prompt Tradicional não é suficiente: No início, focávamos em "palavras mágicas" para obter melhores respostas. Mas à medida que as aplicações de IA se tornam complexas, um contexto completo e estruturado importa muito mais do que uma formulação inteligente. 🔷 4 Componentes Chave de um Sistema de Engenharia de Contexto: 1️⃣ Fluxo de Informação Dinâmico O contexto vem de múltiplas fontes: usuários, interações anteriores, dados externos, chamadas de ferramentas. O seu sistema precisa de reunir tudo isso de forma inteligente. 2️⃣ Acesso a Ferramentas Inteligentes Se a sua IA precisa de informações ou ações externas, dê-lhe as ferramentas certas. Formate as saídas para que sejam o mais digeríveis possível. 3️⃣ Gestão de Memória - Curto prazo: Resumir conversas longas - Longo prazo: Lembrar as preferências do usuário ao longo das sessões 4️⃣ Otimização de Formato Uma mensagem de erro curta e descritiva supera sempre um enorme blob JSON. 🔷 A Conclusão A engenharia de contexto está a tornar-se a nova habilidade central porque aborda o verdadeiro gargalo: não a capacidade do modelo, mas a arquitetura da informação. À medida que os modelos melhoram, a qualidade do contexto torna-se o fator limitante. Vou partilhar mais à medida que as coisas evoluem e se tornam mais concretas! Fique atento!! 🙌 ____ Se achou útil, partilhe com a sua rede. Encontre-me → @akshay_pachaar ✔️ Para mais insights e tutoriais sobre LLMs, Agentes de IA e Aprendizagem de Máquina!

se me der o código, posso executar o que significa que o valor na execução está protegido por código mas a IA está a tornar a codificação mais fácil portanto, as especificações tornam-se a barreira porque se alguém tiver as especificações, pode produzir o código e pode executar

Agentes a completar captchas de forma descontraída é hilariante.

imagine uma interface de conversação modular onde você: - seleciona o modelo de sua escolha - escolhe seu provedor de busca - escolhe ferramentas MCP - acessa seus sistemas de arquivos - gerencia sua memória, com segurança e privacidade - paga conforme usa por quaisquer serviços utilizados

Se alguém está tão confuso sobre licenças de software quanto eu estava, aqui está como eu as vejo agora. Licenças de software controlam o que as pessoas podem fazer com o seu código. A licença MIT permite que as pessoas façam qualquer coisa. Digamos que você construa uma biblioteca de análise JSON com licença MIT. Uma startup pode pegar seu código, modificá-lo e vendê-lo como parte do seu serviço de API pago sem lhe dar nada em troca. Eles só precisam manter o seu aviso de copyright nos comentários do código. O React usa MIT, então o Facebook poderia ter tornado isso proprietário, mas eles escolheram mantê-lo aberto. Esta é a licença "faça o que quiser". A GPL força o compartilhamento. Imagine que você cria um framework web sob GPL. Se alguém modifica seu framework para adicionar novos recursos, eles devem liberar essas modificações como GPL também. Eles não podem vender uma versão proprietária. O WordPress usa GPL, então todos os temas e plugins do WordPress também devem ser GPL. Se você construir um CMS comercial em cima do WordPress, todo o seu CMS se torna GPL. Isso mantém tudo como código aberto. A Apache 2.0 lida melhor com patentes. Você escreve uma biblioteca de aprendizado de máquina e alguém contribui com um algoritmo. Mais tarde, eles tentam processar usuários por violação de patente nesse algoritmo. Com a licença Apache, eles perdem automaticamente seus direitos de usar sua biblioteca. É uma proteção contra trolls de patentes. O Kubernetes usa Apache 2.0 porque as empresas de nuvem se preocupam com questões de patentes. A BSD é basicamente MIT com palavras diferentes. Você cria uma biblioteca de rede sob BSD. As mesmas regras que a MIT, as pessoas podem fazer o que quiserem. O FreeBSD usa isso, que é por isso que a Apple pôde pegar o código BSD e colocá-lo no macOS sem liberar o código-fonte do macOS. A maioria dos desenvolvedores usa MIT agora porque é mais claro. A LGPL é GPL para bibliotecas. Você constrói uma biblioteca de geração de PDF sob LGPL. As empresas podem usar sua biblioteca em seu software proprietário sem tornar todo o seu aplicativo LGPL. Mas se elas modificarem o código da sua biblioteca, essas mudanças devem ser LGPL. O VLC media player usa LGPL para que outros aplicativos possam incluir reprodução de vídeo sem se tornarem GPL. Proprietário significa que você controla tudo. Você constrói um mecanismo de banco de dados e o mantém proprietário. As empresas pagam taxas de licença para usá-lo. Elas não podem ver o código-fonte, não podem modificá-lo, não podem redistribuí-lo. O Oracle Database funciona assim. Você ganha dinheiro com licenciamento, mas limita quem pode usá-lo. Licenciamento duplo oferece opções. Você libera um banco de dados sob licenças GPL e comercial. Projetos de código aberto usam a versão GPL gratuitamente. Empresas que não querem as restrições da GPL pagam pela licença comercial. O MySQL faz isso. Startups usam MySQL gratuito, grandes empresas muitas vezes compram licenças comerciais. Domínio público renuncia a todos os direitos. Você cria uma função hash e a coloca em domínio público. Qualquer um pode fazer qualquer coisa com isso, sem restrições, sem atribuição necessária. O SQLite faz isso. Agências governamentais adoram isso porque não há risco legal. Construindo uma biblioteca que você quer que todos usem? Escolha MIT. Quer garantir que as melhorias voltem para a comunidade? Use GPL. Preocupado com patentes em software empresarial? Vá com Apache. Construindo um negócio em torno do seu código? Mantenha-se proprietário. Quer máxima liberdade para os usuários? Experimente o domínio público. A chave é alinhar seus objetivos com as restrições da licença. Não copie apenas o que outros projetos fazem sem entender por que escolheram essa licença.

O MCP é como o HTTP para agentes e parece ser a base de uma nova internet. Publicámos o post no blog que responde às perguntas mais comuns que tenho recebido de desenvolvedores, parceiros e empresas. Um agradecimento ao criador do MCP @dsp_ pela colaboração nisso!

isto é enorme da pesquisa do google. um artigo altamente técnico, mas muito necessário, eu acho.