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Desenvolvimento de agentes é o seu próximo passo profissional
Não é surpresa que processo de desenvolvimento de software sofre significativas mudanças de tempos em tempos.
Desde o uso de linguagens de programação de alto nível que abstraem tarefas antes manuais, como gerenciamento de memória, passando pela popularização de práticas como CI/CD e DevOps, que têm ajudam a melhorar a qualidade de entrega ao longo do ciclo de vida do software, surfando junto com a revolução dos contêineres como Docker, gerenciando ambientes de desenvolvimento e produção, majoritariamente em nuvem.
Esses são apenas alguns poucos exemplos porém significativos exemplos de mudanças que aconteceram no processo de desenvolvimento. Essas mudanças não apenas aumentaram a velocidade de entrega de software, mas também elevaram os padrões de qualidade e usabilidade das aplicações.
Estamos prestes de vivenciar uma nova e notável mudança: o desenvolvimento de software orientado a agentes.
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Alguns dos tópicos abordados:
🟠 Entendendo sobre LLMs
🟣 Testando prompts e engenharia de prompts
🔵 Entendendo de embeddings
🟢 Comparando dados por similaridade
🟡 Conectando com um banco vetorial
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Embora o desenvolvimento software baseado de agentes não seja algo necessariamente novo, com artigos que datam da década de 1990, a evolução e popularização dos LLMs simplificaram o processo de criação de agentes sofisticados.
Poderíamos usar as palavras do prof. Carlos Lucena, de um texto de 2003, para exemplificar a ideia de desenvolvimento orientado a agentes:
Movendo a janela de tempo uns 20 anos, nos deparamos com a evolução e popularização dos modelos linguísticos.
Esses modelos, como o GPT-4, LLaMa 3 ou Claude 3, tornaram o acesso a estes modelos, através de suas APIs, extremamente simplificado. Não obstante, novos frameworks surgiram (e continuam surgindo) com o objetivo de não somente padronizar e simplificar o acesso à esses modelos, como também orquestrar todo o pipeline de coleta, curadoria e manipulação de dados, que são consumidos e enriquecidos pelos modelos.
Estes modelos, operado por frameworks e bibliotecas, abrem as portas para um sem fim número de aplicações e automações que podem ser criadas por pessoas desenvolvedoras; finalmente girando as engrenagens do desenvolvimento de software orientado a agentes.
Com os modelos linguísticos se tornando cada vez mais assertivos em suas respostas, associado a competitividade dos grandes players provedores destes modelos, que tende a baratear o custo de acesso, junto com bons frameworks e ferramentas que simplificam a jornada do desenvolvedor, em pouco tempo, o desenvolvimento de software impulsionado por LLMs se tornará tão comum quanto outras práticas de desenvolvimento.
Quem ganha com isso é o desenvolvedor, que se torna capaz de construir aplicações mais inteligentes e adaptativas, com velocidade e produtividade.
Como é o caso de qualquer novo paradigma de programação, tanto pesquisadores quanto a comunidade de praticantes estão se esforçando para criar metodologias que orientam o processo de construção de agentes sofisticados.
Como toda nova tecnologia, as soluções existentes ainda devem evoluir até ganhar maturidade para serem utilizadas com baixo risco em ambientes produtivos. O próprio LangChain, um dos principais frameworks nessa área, por exemplo, tem sido alvo frequente de questionamentos de alguns de seus usuários. De maneira geral, ainda é difícil compreender a interação entre agentes e objetos, na perspectiva de engenharia de software.
Por mais que essas limitações tragam indagações da comunidade técnico-científica de desenvolvimento, o fato é que essa nova era de desenvolvimento promete não apenas aumentar a eficiência e a qualidade do software produzido, mas também abrir novas possibilidades para a criação de soluções inovadoras que atendam às necessidades cada vez mais complexas dos usuários e dos mercados.
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