São Paulo — InkDesign News — Recentemente, modelos de deep learning como o GPT-5 e o Gemini 2.5 Pro têm se destacado, resultando em um aumento das estruturas agentic para facilitar o trabalho com IA.
Arquitetura de modelo
As estruturas agentic proporcionam uma forma otimizada de trabalhar com modelos de IA, simplificando tarefas complexas como o gerenciamento de estado e uso de ferramentas. O LangGraph é um dos frameworks mais proeminentes nesse cenário, possibilitando a criação de aplicações agentic através de um sistema de grafos, onde cada nó corresponde a uma ação específica.
Treinamento e otimização
A implementação do LangGraph envolve a definição de nós e arestas que determinam o fluxo de trabalho, buscando soluções eficientes para interações com o usuário. Os desenvolvedores são incentivados a focar na resolução de problemas centrais, sem se perder em códigos supérfluos. Como destacado por um especialista:
“Concentre-se em resolver o problema exato que você está tentando solucionar. Todos os outros (problemas já resolvidos) devem ser terceirizados para outras aplicações.”
(“Focus on solving the exact problem you’re trying to solve. All other (previously solved problems) should be outsourced to other applications.”)— Autor Desconhecido
Resultados e métricas
O LangGraph se provou eficiente ao permitir que usuários adicionem, deletam ou consultem documentos em uma base de dados utilizando uma lógica clara de roteamento. Durante os testes, a estrutura demonstrou uma taxa de sucesso considerável na classificação de intenções e execução de comandos, validando sua eficácia em ambientes de produção.
As aplicações práticas de frameworks como o LangGraph são amplas, permitindo diversas interações automatizadas em setores como atendimento ao cliente, gerenciamento de documentos e até mesmo tarefas de documentação técnica. O futuro aponta para um aumento na adoção de sistemas capazes de inteligentemente gerenciar processos complexos utilizando IA.
Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)
