AI-агенты
Agentes de IA são sistemas baseados em modelos de linguagem que não apenas respondem: planejam etapas, acionam ferramentas e levam a tarefa até o resultado — escrevem código, pesquisam na web, fazem reservas, analisam. 2026 virou o ano dos agentes, de agentes de programação a pesquisadores autônomos. Aqui está toda a nossa cobertura de IA agêntica: lançamentos, protocolos (MCP, A2A), confiabilidade e casos reais.
Assistentes de AI para programação: do autocompletar aos agentes autônomos
Em três anos, os assistentes de AI para programadores passaram de um autocompletar avançado para agentes completos, capazes de ler repositór
Sua própria LLM na nuvem: como caber em 16 GB de VRAM
Os gastos com APIs de modelos de linguagem estão crescendo rapidamente. Cada vez mais desenvolvedores buscam uma alternativa — e a encontram
Liquid AI lançou um sistema para executar agentes de AI totalmente no dispositivo
A Liquid AI apresentou o modelo LFM2-24B-A2B e o aplicativo LocalCowork — uma combinação para executar fluxos de trabalho complexos de agent
Um desenvolvedor substituiu uma equipe de produto usando agentes de AI
Memória cognitiva para um agente de AI: como o SQLite substituiu os bancos de dados vetoriais
Cinco padrões de segurança sem os quais a AI agêntica está condenada ao fracasso
Agente de AI para verificar especificações técnicas: por que automatizar o que não funciona manualmente
AI starters para empresas: como agentes de AI escrevem aplicativos de CRM no lugar de desenvolvedores
Uma nova abordagem para criar aplicativos de negócios: templates prontos de AI com prompts permitem montar módulos de CRM personalizados par
CEO da Qualcomm chama 2026 de ano decisivo para os agentes de AI
Cristiano Amon falou no MWC Barcelona com uma previsão ousada: uma onda de agentes de AI vai transformar todo o ecossistema digital. O que e
Deutsche Telekom integrará um assistente de AI diretamente nas chamadas telefônicas
Como parar de adivinhar e começar a medir a qualidade dos agentes de AI
Alibaba lança CoPaw — uma estação de trabalho para escalar agentes de AI
Agentes do caos: por que AI com privilégios de administrador apaga servidores
O limite da escalabilidade: por que mais agentes de AI não garantem resultados
Um novo estudo identificou uma barreira crítica no desenvolvimento de sistemas multiagentes. A redundância de informação está se tornando o
DeepSeek, junto com a Universidade Tsinghua e a Universidade de Pequim, melhora o raciocínio de agentes de AI
A DeepSeek publicou um novo estudo em coautoria com universidades líderes da China, focado na otimização do raciocínio em modelos de linguag