Tutoriais de agentes de IA

Entenda como CrewAI, LangGraph e AutoGen abordam IA multiagente. Explore diferenças em fluxos, memória, escalabilidade e colaboração para descobrir qual atende melhor às suas necessidades.

Aprenda a criar agentes de IA confiáveis com Pydantic AI em Python. Valide saídas, use ferramentas e faça streaming de insights com exemplos de código práticos.

Execute o modelo Qwen mais recente em uma VM com GPU única, configure o llama.cpp e acesse-o com segurança localmente via SSH por meio de um endpoint privado compatível com OpenAI.

Descubra como a nova plataforma de IA sem código do Google permite que qualquer pessoa crie aplicativos usando linguagem natural e fluxos visuais.

Conheça os recursos do melhor modelo público da Anthropic, o Claude Opus 4.7, e construa uma ferramenta de ciência de dados que transforma um gráfico em dados brutos.

Entenda o que é o Claude Cowork e como usá-lo para organizar arquivos, gerar documentos e automatizar o navegador. Tutorial prático com exemplos reais e limitações.

Neste guia, vamos alugar uma GPU H200 e instalar o llama.cpp, baixar o MiniMax M2.7 GGUF, executá-lo localmente, testá-lo no WebUI e conectá-lo ao OpenCode.

Domine o Codex CLI da OpenAI para automatizar fluxos de trabalho em dados. Aprenda a fazer EDA, criar pipelines ETL em Python e gerar testes direto do seu terminal local.

Aprenda a rodar o GLM 5.1 localmente em uma GPU H100 com o llama.cpp, fazer testes, usar o WebUI e integrar com o Claude Code.

Aprenda a criar um analista de dados de IA totalmente local usando o OpenClaw e o Ollama, que organizam fluxos de trabalho em várias etapas, analisam conjuntos de dados e geram relatórios visuais, sem precisar mandar seus dados para a nuvem.

Execute o GLM 4.7 Flash localmente (RTX 3090) com Claude Code e Ollama em minutos, sem nuvem, sem bloqueio, apenas velocidade e controle puros.

Descubra o que é o Kimi K2.5 da Moonshot, como funciona o Agent Swarm e veja tudo isso em ação através de quatro experiências práticas e reais.