Os excertos providenciam uma visão geral abrangente sobre a construção e o funcionamento de agentes de Inteligência Artificial (IA), com foco particular em sistemas baseados em Large Language Models (LLMs) como o ChatGPT. O material descreve aspetos fundamentais dos agentes, incluindo os seus componentes principais—como perfis/personas, ações/ferramentas, memória/conhecimento, raciocínio/avaliação e planeamento/feedback—e a forma como estes são implementados em plataformas como AutoGen Studio, CrewAI, e o ambiente de desenvolvimento Nexus. Além disso, os textos exploram técnicas de engenharia de prompts, como Chain of Thought (CoT) e zero-shot prompting, e mecanismos de recuperação de informação (Retrieval Augmented Generation - RAG) para dotar os agentes de conhecimento e memória contextual, essenciais para a autonomia e a resolução de problemas complexos. É também introduzido o conceito de árvores de comportamento (ABTs) como um padrão robusto de controlo para sistemas autónomos.

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