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Oi pessoal, aqui é a Riley Fox, de volta às trincheiras digitais com mais uma exploração do que torna nossas vidas de agente […]

Oi pessoal, entusiastas de ferramentas e colegas operativos digitais! Riley Fox aqui, de volta ao agntkit.net. Hoje é 29 de março de 2026, e eu […]

Legal, pessoal, Riley Fox aqui, de volta de uma imersão bem profunda nos meus próprios hábitos de acumulação digital. Você sabe como […]

Como implantar em produção com llama.cpp
Estamos construindo um serviço de geração de texto em alta velocidade utilizando llama.cpp para a implantação em produção, e isso é importante porque o mundo exige uma IA que não apenas gere um texto coerente, mas que o faça de maneira eficaz e eficiente em um ambiente de produção.

Pré-requisitos

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

Eu pessoalmente vi pelo menos cinco projetos impulsionados por IA este mês falharem porque as equipes cometeram erros evitáveis de fine-tuning e prompting que estouraram seus orçamentos e prazos. Se você acha que a personalização de modelos de linguagem grande (LLMs) se resume a jogar dados ou a ajustar prompts sem estratégia, você está

Criar Webhooks 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 princípio: vamos construir uma arquitetura orientada a eventos que permite que nosso aplicativo reaja automaticamente às mudanças de dados ou

Olá a todos, queridos criadores de agentes! Riley Fox aqui, de volta ao agntkit.net. Hoje, quero abordar algo que tem me incomodado muito ultimamente, e provavelmente a muitos de vocês também: a incrível quantidade de *kits de início* na área de agentes de IA. É como se a cada quinze dias, alguém lançasse um novo

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 problema: as estrelas não significam funcionalidade, especialmente para pequenas equipes. Escolher entre o Semantic Kernel e o LlamaIndex pode ser um verdadeiro desafio, principalmente ao considerar as necessidades únicas

LangChain contra AutoGen: Qual deles para a 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 essas estruturas se traduzem em aplicações concretas. Em um cenário efervescente de promessas e potencial, as diferenças entre essas ferramentas significam mais do que apenas números; elas ditam

Olá a todos, construtores de ferramentas e entusiastas de agentes! Riley Fox aqui, de volta à sua caixa de entrada (ou ao seu navegador, a escolha é sua) com mais uma exploração dos detalhes para tornar as coisas possíveis. Hoje é 22 de março de 2026, e se você é como eu, está sobrecarregado de projetos, ideias e aquele pensamento insistente sobre uma maneira melhor.