Olá a todos, colegas gerentes de agentes! Maya aqui, de volta com uma nova exploração no mundo fascinante, às vezes frustrante, do deployment de agentes. Hoje, quero falar sobre algo que me mantém acordada à noite – de uma boa maneira, na maioria das vezes – e isso é a extensão dos seus deployments de agentes na nuvem. Em particular, como podemos avançar
Olá a todos, Maya aqui, de volta ao agntup.com! Hoje, quero falar sobre algo que impede muitos de nós de dormir à noite, especialmente quando superamos aquele primeiro “hello world” do agente: a ascensão de habilidades. Não apenas subir, mas subir inteligentemente. Já estamos em 2026 agora, e a cena do deployment de agentes está em plena efervescência.
Como configurar o registro com Arize (passo a passo)
Neste tutorial, vamos configurar o registro com Arize para garantir que nossos modelos de aprendizado de máquina funcionem como esperado. Criar soluções de registro pode parecer assustador no começo, mas com práticas estruturadas, isso se torna viável — e até mesmo agradável.
Pré-requisitos
Após passar 6 meses com LlamaIndex: o modelo de preços é um enigma envolto em mistério, e você pode achá-lo mais caro do que o esperado.
Em 2026, eu mergulhei no LlamaIndex para um projeto que exigia processamento de documentos assistido por IA com um certo nível de complexidade. Minha equipe estava construindo um aplicativo em larga escala para um
Olá a todos, Maya aqui, de volta ao agntup.com! Hoje, quero falar sobre algo que está me impedindo de dormir, algo que eu pessoalmente enfrentei em vários projetos e algo que vejo equipes cometendo erros com muita frequência: o deployment dos nossos agentes em larga escala. Mais especificamente, quero explorar os detalhes da extensão eficaz dos agentes sem estado.
Como otimizar o uso de tokens com Milvus (Passo a passo)
Gerenciar de forma eficiente o uso de tokens com Milvus pode reduzir custos de computação desnecessários e tornar seus embeddings—e, assim, sua busca vetorial—muito mais rápida e inteligente. Embora muitas pessoas considerem “milvus optimize token usage” como uma caixa preta, eu vou mostrar exatamente como você pode reduzir
Após 3 meses de uso do TensorRT-LLM: bom para prototipagem rápida, frustrante para escalabilidade.
Em 2026, tive a oportunidade de manipular o TensorRT-LLM da NVIDIA por cerca de três meses. Meu objetivo era desenvolver uma aplicação de IA conversacional para um projeto interno no trabalho, visando especificamente criar um chatbot que interage com os usuários em um
Olá a todos, colegas agentes! Maya aqui, de volta com outra exploração detalhada para colocar nossos pequenos agentes digitais em ação. Hoje, não estamos apenas falando em fazer um agente funcionar; estamos falando em torná-lo permanente. Estamos falando em tirá-lo dos nossos ambientes de desenvolvimento confortáveis e trazê-lo
Kubernetes vs Render: Qual escolher para projetos secundários?
90% dos desenvolvedores expressaram sua frustração com os processos de implantação em uma pesquisa realizada pelo Stack Overflow. Como alguém que lançou inúmeros projetos secundários, posso confirmar que depurar problemas de implantação pode realmente estragar a diversão de programar. Isso nos leva aos concorrentes de peso: Kubernetes
CrewAI contra LangGraph: Qual deles para pequenas equipes
CrewAI acumulou 46.599 estrelas no GitHub enquanto LangGraph tem 26.907. Mas vamos esclarecer isso: as estrelas não contam toda a história em termos de funcionalidades ou praticidade. Para pequenas equipes, escolher o framework certo pode fazer a diferença entre um projeto que fracassa e outro que prospera.