Va bene, gente, Riley Fox qui, tornato da um’imersão particularmente profunda nos meus hábitos de acúmulo digital. Sabem como […]

7 erros de fine-tuning e prompting que custam dinheiro de verdade

Eu mesmo vi pelo menos cinco projetos alimentados por IA este mês falharem porque as equipes cometeram erros evitáveis de fine-tuning e prompting que elevaram seus orçamentos e prazos. Se você pensa que a personalização dos modelos de linguagem de grande porte (LLMs) se resume a lançar dados ou ajustar os prompts sem uma estratégia, você está

Como distribuir em produção com llama.cpp
Estamos construindo um serviço de geração de texto em alta velocidade utilizando llama.cpp para a distribuição em produção, e isso é importante porque o mundo necessita de uma IA que não apenas gere um texto coerente, mas o faça de forma eficaz e performática em um ambiente de produção.

Pré-requisitos

Olá a todos, caros criadores de agentes! Riley Fox aqui, novamente no agntkit.net. Hoje quero abordar algo que realmente tem me dado problemas ultimamente, e provavelmente a muitos de vocês também: a incrível quantidade de *kits de início* no campo dos agentes de IA. É como se a cada quinze dias alguém lançasse um novo

Criar Webhook com TensorRT-LLM: Um guia passo a passo
Você já quis conectar seu aplicativo a um processamento de dados em tempo real com TensorRT-LLM? Você não está sozinho. Implementar webhooks com TensorRT-LLM é uma experiência prática e uma habilidade essencial. Aqui está o conceito: construiremos uma arquitetura orientada a eventos que permite que nosso aplicativo reaja automaticamente às mudanças nos dados ou

Semantic Kernel vs LlamaIndex : Qual escolher para pequenas equipes
Os dados de uso reais mostram que o Semantic Kernel da Microsoft tem 27.528 estrelas no GitHub, enquanto o LlamaIndex brilha com 47.875 estrelas. Mas aqui está o ponto: as estrelas não equivalem a funcionalidades, especialmente para pequenas equipes. Escolher entre o Semantic Kernel e o LlamaIndex pode se revelar um verdadeiro desafio, especialmente considerando as necessidades únicas.

Como otimizar o uso de tokens com ChromaDB (passo a passo)

Se você não prestar atenção ao uso de tokens em suas consultas ao banco de dados vetorial, você esgotará seus créditos e seu desempenho mais rapidamente do que pensa—então aqui está como otimizar o uso de tokens no chromadb se você realmente deseja economizar dinheiro e aumentar a velocidade.

O que você construirá e por quê

Olá a todos, construtores de ferramentas e entusiastas de agentes! Riley Fox aqui, de volta na sua caixa de entrada (ou no seu navegador, dependendo da sua preferência) com mais uma exploração dos detalhes para concretizar as coisas. Hoje é 22 de março de 2026, e se vocês são como eu, estão sobrecarregados com projetos, ideias e aquele pensamento insistente sobre uma maneira melhor.

LangChain contra AutoGen: Qual é melhor para produção?

LangChain tem 130.624 estrelas no GitHub. AutoGen tem 56.035. Mas sejamos realistas, as estrelas são apenas indicadores de vaidade. O que realmente importa é como esses frameworks se traduzem em aplicações concretas. Em um panorama repleto de promessas e potencialidades, as diferenças entre essas ferramentas significam mais do que simples números; elas ditam

n8n vs Make : Qual escolher para a produção?

n8n-io/n8n tem impressionantes 180.218 estrelas e 55.981 forks no GitHub, enquanto Make (anteriormente Integromat) não possui um repositório open-source público para uma comparação direta. No entanto, as estrelas e os forks não acionam alertas nem automatizam fluxos de trabalho críticos para sua empresa. Portanto, quando se trata de implementar automações em seu ambiente de produção,