🤖 Cap 13: Agentes Autônomos e Sistemas Multiagentes: Loops de Raciocínio (ReAct), Memória e Orquestração - Exemplos Práticos
Código executável completo demonstrando os conceitos de Inteligência Artificial.
🗺️ Fluxo de Processamento
flowchart LR
THOUGHT["Thought: O que preciso fazer?"] --> ACTION["Action: Executar ferramenta"]
ACTION --> OBS["Observation: Analisar resultado retornado"]
OBS --> THOUGHT
style THOUGHT fill:#e1f5fe,stroke:#03a9f4,stroke-width:2px
style ACTION fill:#fff3e0,stroke:#ff9800,stroke-width:2px
style OBS fill:#e8f5e9,stroke:#4caf50,stroke-width:2px
📄 Código de Demonstração (agent_loop.py)
class AgentePesquisador:
def executar_passo(self, objetivo: str):
print(f"[Agente] Pensamento: Preciso buscar dados sobre '{objetivo}'")
print("[Agente] Ação: web_search(query='ADS engenharia')")
print("[Agente] Observação: Retornados 5 artigos acadêmicos")
print("[Agente] Resposta Final sintetizada com sucesso!")
agente = AgentePesquisador()
agente.executar_passo("Curriculo ADS")
🚀 Saída Esperada no Terminal / Execução
[Agente] Pensamento: Preciso buscar dados sobre 'Curriculo ADS'
[Agente] Ação: web_search(query='ADS engenharia')
[Agente] Observação: Retornados 5 artigos acadêmicos
[Agente] Resposta Final sintetizada com sucesso!
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