Oi a todos, Maya aqui, novamente em agntup.com! Hoje quero falar sobre algo que mantém muitos de nós acordados à noite, especialmente quando superamos aquele primeiro “hello world” como agente: a escalabilidade. Não apenas escalar, mas escalar de forma inteligente. Já estamos em 2026, e a cena de deploy dos agentes está frenética.
Como otimizar o uso dos tokens com Milvus (Passo a Passo)
Gerir o uso dos tokens de forma eficiente com Milvus pode reduzir custos computacionais desnecessários e tornar seus embeddings—e, portanto, sua busca vetorial—muito mais rápida e inteligente. Enquanto muitos consideram “milvus otimizar o uso dos tokens” como uma caixa preta, eu vou te mostrar exatamente como você pode reduzir
Como configurar o logging com Arize (Passo a passo)
Neste tutorial, vamos configurar o logging com Arize para garantir que nossos modelos de machine learning funcionem como esperado. Construir soluções de logging pode parecer opressivo no início, mas com práticas estruturadas se torna gerenciável — e até divertido.
Requisitos necessários
Olá a todos, Maya aqui, novamente no agntup.com! Hoje quero falar sobre algo que me mantém acordada à noite, algo com o qual pessoalmente lutei em vários projetos, e algo que vejo muitas equipes errarem: escalar nossos deployments de agentes. Em particular, quero aprofundar os detalhes de escalar agentes sem estado de forma eficaz.
Depois de passar 6 meses com LlamaIndex: o modelo de preços é um enigma envolto em mistério, e você pode descobrir que é mais caro do que o esperado.
Em 2026, aprofundei-me no LlamaIndex para um projeto que exigia a análise de documentos assistida por IA com um nível de complexidade não desprezível. Minha equipe estava construindo um aplicativo em grande escala para um
Olá a todos, colegas gestores de agentes! Maya aqui, de volta com outra exploração aprofundada dos detalhes para levar nossos minions digitais para o mundo. Hoje, não estamos apenas falando em fazer um agente funcionar; estamos falando em fazê-lo permanecer. Estamos falando em empurrá-lo para fora dos nossos confortáveis ambientes de desenvolvimento e para o
Kubernetes vs Render: Qual escolher para projetos secundários?
90% dos desenvolvedores expressaram frustração em relação aos processos de deployment em uma pesquisa realizada pelo Stack Overflow. Como alguém que iniciou inúmeros projetos secundários, posso confirmar que resolver problemas de deployment pode tirar o prazer da programação. Isso nos leva aos contendores de peso: Kubernetes
Depois de 3 meses de uso do TensorRT-LLM: bom para prototipagem rápida, frustrante para escalabilidade.
Em 2026, tive a oportunidade de trabalhar com o TensorRT-LLM da NVIDIA por cerca de três meses. Meu objetivo era uma aplicação de inteligência artificial conversacional para um projeto interno no trabalho, especificamente visando construir um chatbot que interaja com os usuários em um
Olá a todos, queridos domadores de agentes! Eu sou Maya, novamente no agntup.com, e hoje tenho algo importante para compartilhar. Falamos muito sobre a magia dos agentes – a autonomia, a capacidade de resolver problemas, a incrível coolness de ter pequenos servos digitais que executam suas ordens. Mas vamos ser sinceros, o sonho pode rapidamente se transformar em