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O último post da série. https://ricardomartins.com.br/implementando-um-assistente-pessoal-com-ia-no-azure/ Mon, 03 Aug 2026 10:00:00 -0400 https://ricardomartins.com.br/implementando-um-assistente-pessoal-com-ia-no-azure/ Da arquitetura ao código: FastAPI, Azure OpenAI, Azure AI Search, Managed Identity, ferramentas com confirmação, Container Apps e observabilidade. https://ricardomartins.com.br/projetando-um-assistente-ai-pessoal/ Sat, 01 Aug 2026 10:00:00 -0400 https://ricardomartins.com.br/projetando-um-assistente-ai-pessoal/ Um system design de ponta a ponta para um assistente com RAG, memória e ferramentas: requisitos, arquitetura, código, segurança, custo e deploy no Azure. https://ricardomartins.com.br/como-mcp-funciona-o-protocolo-que-conecta-agents-ao-mundo/ Wed, 29 Jul 2026 10:00:00 -0400 https://ricardomartins.com.br/como-mcp-funciona-o-protocolo-que-conecta-agents-ao-mundo/ Model Context Protocol desmontado. 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Os design patterns que compõem agents modernos, mapeados pra patterns de sistemas distribuídos que você já conhece. https://ricardomartins.com.br/ai-agents-memoria-estado-e-consistencia/ Mon, 20 Jul 2026 10:00:00 -0400 https://ricardomartins.com.br/ai-agents-memoria-estado-e-consistencia/ Short-term, long-term, episodic memory. Como agents mantêm contexto entre interações e os trade-offs de persistência que todo engenheiro de sistemas conhece. https://ricardomartins.com.br/como-projetar-um-ai-agent-do-zero/ Fri, 17 Jul 2026 10:00:00 -0400 https://ricardomartins.com.br/como-projetar-um-ai-agent-do-zero/ Do requirement ao deploy. Escolhendo modelo, desenhando tools, definindo planning strategy e testando reliability. O guia de design pra quem já projetou sistemas. https://ricardomartins.com.br/como-ai-agents-funcionam-por-dentro/ Tue, 14 Jul 2026 10:00:00 -0400 https://ricardomartins.com.br/como-ai-agents-funcionam-por-dentro/ O loop perceive-think-act desmontado. Como um LLM vira um agent que toma ações no mundo real, explicado pra quem entende de control loops e automação. https://ricardomartins.com.br/machine-learning-system-design-o-que-todo-infra-deveria-saber/ Sat, 11 Jul 2026 10:00:00 -0400 https://ricardomartins.com.br/machine-learning-system-design-o-que-todo-infra-deveria-saber/ Feature stores, model serving, A/B testing, data pipelines. A arquitetura completa de um sistema de ML em produção, traduzida pra quem já monta sistemas distribuídos. https://ricardomartins.com.br/llm-evals-como-medir-se-seu-modelo-presta/ Wed, 08 Jul 2026 10:00:00 -0400 https://ricardomartins.com.br/llm-evals-como-medir-se-seu-modelo-presta/ Métricas de qualidade, benchmarks, evals automatizados. 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Como vector databases armazenam e buscam milhões de embeddings em milissegundos, explicado pra quem já operou bancos de dados em produção. https://ricardomartins.com.br/reinforcement-learning-o-que-e-e-por-que-importa-pra-llms/ Fri, 26 Jun 2026 10:00:00 -0400 https://ricardomartins.com.br/reinforcement-learning-o-que-e-e-por-que-importa-pra-llms/ Como reward functions e feedback humano transformam um modelo de linguagem bruto num assistente que responde com educação. RL explicado pra quem entende de sistemas. https://ricardomartins.com.br/conceitos-de-llms-o-deep-dive-que-faltava/ Tue, 23 Jun 2026 10:00:00 -0400 https://ricardomartins.com.br/conceitos-de-llms-o-deep-dive-que-faltava/ Tokens, embeddings, attention, context window. Tudo que você precisa entender sobre Large Language Models pra parar de tratar isso como caixa preta.