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Aprenda a implementar elicitação em servidores MCP (Model Context Protocol) com FastMCP. Tutorial completo passo a passo para criar um agente inteligente de reservas de viagens que solicita informações do usuário de forma interativa. Inclui código de servidor e cliente, configuração de ambientes virtuais com uv, e exemplos práticos de elicitação para coleta de dados do usuário em tempo real.
Aprenda a construir servidor e cliente MCP com durabilidade para tarefas de longa duração. Tutorial completo do Model Context Protocol com persistência de dados usando SQLite, gerenciamento de tarefas em background e monitoramento em tempo real. Implemente migração de dados, processamento em lote e treinamento de modelos ML que sobrevivem a reinicializações do servidor. Código Python com FastMCP, recursos, ferramentas e padrões de durabilidade para aplicações enterprise.
Aprenda a criar servidores e clientes MCP com capacidades de retomada automática. Tutorial completo sobre implementação de checkpoints, gerenciamento de interrupções e recuperação de tarefas longas no Model Control Protocol. Inclui código prático com FastMCP, gerenciamento de estado persistente e exemplos reais para processos que podem ser interrompidos e continuados de onde pararam.
Agentes de IA, impulsionados por LLMs, prometem transformar aplicações. Mas eles são meros executores hoje ou futuros colaboradores inteligentes? Para atingir seu verdadeiro potencial, precisamos superar barreiras críticas. Esta palestra investiga os três quebra-cabeças que definirão a próxima geração de agentes: 1. Planejamento Avançado (O Cérebro): Os agentes de hoje frequentemente tropeçam em tarefas complexas. Exploraremos como, além das chamadas de funções básicas, as arquiteturas cognitivas permitem planos robustos, antecipação de problemas e raciocínio profundo. Como fazê-los pensar vários passos à frente? 2. UX Revolucionária (A Alma): Interagir com um agente não pode ser uma fonte de frustração. Discutiremos como transcender o chat tradicional em direção a interfaces humanas em loop — UX colaborativa, generativa e acessível. Como Projetar Experiências Engajadoras? 3. Memória Persistente (O Legado): Um agente que esquece o que aprendeu está fadado à ineficiência. Analisaremos técnicas para capacitar agentes com uma memória significativa que vai além do seu histórico, permitindo que aprendam e tornando cada interação mais inteligente. Com exemplos práticos, não apenas entenderemos a magnitude desses desafios, mas também levaremos ideias concretas e uma visão clara para ajudar a construir os agentes do futuro: mais inteligentes, intuitivos e verdadeiramente capazes. Você se juntará a nós na jornada para desvendar o próximo capítulo dos agentes de IA?
Aprenda a criar um sistema de IA para executar eficientemente em um dispositivo
Os espaços do Hugging Face nos permitem executar modelos com demos muito simples, mas e se a demo quebrar? Ou se o usuário a deletar? Por isso, criei contêineres docker com alguns espaços interessantes, para poder usá-los localmente, aconteça o que acontecer. Na verdade, se você clicar em qualquer botão de visualização de projeto, ele pode levá-lo a um espaço que não funciona.
Dataset com piadas em inglês
Dataset com traduções de inglês para espanhol
Dataset com filmes e séries da Netflix
