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Desenvolvendo com IA
20 publicações
O que é MCP (Model Context Protocol)?
Conheça o Model Context Protocol, o padrão que se firmou para conectar LLMs a ferramentas, dados e contexto externo, e entenda por que ele virou peça-chave na construção de agentes.
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Vibe coding: o que é e como construir apps só com prompts
Entenda o vibe coding cunhado por Karpathy, como construir apps descrevendo o que você quer em linguagem natural, e as armadilhas que ninguém te conta.
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"Cursor: o editor de código com IA que está dominando 2026"
Conheça o Cursor, o IDE agentic baseado em VS Code, e entenda como o Agent Mode executa tarefas multi-arquivo, edita seu codebase, usa MCP e acelera o desenvolvimento.
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"Function calling: como dar ferramentas ao seu LLM"
Entenda como o function calling permite que o modelo chame funções e APIs externas de forma estruturada, transformando um chat em um agente que executa tarefas — com código, boas práticas e armadilhas de segurança.
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O que é um agente de IA? Definição e exemplos
Entenda o que diferencia um agente de IA de um chatbot comum: autonomia, uso de ferramentas e ciclos de raciocínio que executam tarefas de verdade, com exemplos concretos e cuidados de projeto.
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Segurança do código gerado por IA: cuidados essenciais
Entenda por que sugestões de IA podem trazer vulnerabilidades silenciosas e aprenda a revisar esse código com método antes de levá-lo para produção com segurança.
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Como construir um agente de IA que executa tarefas
Do loop de raciocínio às ferramentas, veja a arquitetura prática de um agente autônomo baseado em LLM e construa o seu passo a passo com exemplos em código.
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O padrão ReAct: raciocínio e ação em agentes de IA
Entenda como o ciclo de pensar, agir e observar do padrão ReAct permite que LLMs resolvam tarefas complexas passo a passo usando ferramentas externas — com exemplos e armadilhas.
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"Pair programming com IA: como trabalhar lado a lado com o modelo"
Estratégias para usar a IA como par de programação sem virar refém dela, mantendo qualidade, segurança e seu próprio aprendizado ao longo do caminho.
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Chain-of-Thought: fazendo a IA pensar passo a passo
Aprenda a técnica Chain-of-Thought que faz o modelo raciocinar em etapas, por que ela funciona, quando usar zero-shot ou few-shot, como combinar com self-consistency e onde ela atrapalha.
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Engenharia de contexto: o novo prompt engineering
Aprenda a montar a janela de contexto ideal com instruções, memória, ferramentas e recuperação para construir agentes de IA mais confiáveis, baratos e precisos.
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Construindo um chatbot com RAG e busca vetorial
Tutorial prático de um chatbot que consulta sua base de conhecimento com embeddings e busca vetorial, mantém histórico, cita fontes e responde sem alucinar.
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API da OpenAI na prática: primeiros passos para devs
Aprenda a autenticar, fazer chamadas, contar tokens, lidar com erros e controlar custos ao integrar modelos da OpenAI na sua aplicação, com exemplos práticos em código.
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Prompt injection: a injeção de comandos que ameaça apps de IA
Saiba como atacantes manipulam prompts para subverter LLMs, conheça os tipos de ataque, exemplos reais de exfiltração via agentes e as defesas em camadas que protegem sua aplicação.
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Prompt engineering para código: como pedir o que você precisa
Aprenda técnicas de prompt para gerar código melhor: contexto, exemplos few-shot, restrições, chain-of-thought, anatomia de um bom prompt e iteração estruturada com o modelo.
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GitHub Copilot: guia completo para programar com IA
Aprenda a configurar e usar o GitHub Copilot para acelerar seu desenvolvimento, dominar prompts inline e chat, revisar o codigo gerado e manter a seguranca sob controle.
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"RAG na prática: dê memória e contexto ao seu LLM"
Implemente Retrieval-Augmented Generation para responder com base nos seus próprios documentos, reduzir alucinações, manter o modelo atualizado e medir a qualidade do pipeline.
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Como construir um app do zero usando LLMs
Um passo a passo completo para criar uma aplicação apoiada em modelos de linguagem, da ideia ao deploy, com arquitetura, RAG, testes, custo e armadilhas reais.
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Sistemas multi-agentes com LLMs: quando vários modelos colaboram
Descubra como orquestrar múltiplos agentes de IA especializados para resolver problemas complexos que um único agente não conseguiria enfrentar sozinho, com arquiteturas, padrões de comunicação e trade-offs práticos.
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Como avaliar aplicações de LLM (LLM evals)
Aprenda métricas, datasets de avaliação, LLM-as-a-judge e técnicas práticas para medir se sua aplicação de IA realmente funciona antes e depois de ir para produção.
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