OmniAgent: Agente Autônomo com Tool Calling & RAG
Construa um agente de inteligência artificial autônomo baseado no padrão ReAct (Reason + Act + Observe). O agente recebe uma meta complexa em linguagem natural, decompõe em etapas lógicas, decide quais ferramentas invocar (busca na web, consulta SQL, conversão de moedas) e sintetiza o resultado final com citações confiáveis.
O que o seu projeto final precisa conter para ser considerado concluído:
- Definição de ferramentas com JSON Schemas estritos e type-safety
- Loop autônomo de raciocínio ReAct com controle de profundidade e timeout
- Indexação de documentos com embeddings e busca semântica no Neon pgvector
- Painel de observabilidade em tempo real com visualização da cadeia de pensamentos
- Mecanismo de Guardrails para evitar loops infinitos e prompt injection
Recomendamos dominar os seguintes tópicos antes de iniciar a codificação:
- Engenharia de Prompts e Structured JSON Outputs
- Bancos de dados vetoriais e embeddings
- Controle de loops de execução e tokens
Consulte materiais oficiais e tutoriais relacionados para acelerar o desenvolvimento do projeto:
Padrões fundamentais de orquestração de agentes e loops ReAct.
Armazenamento e busca por similaridade vetorial com HNSW/IVFFlat.
Laboratório visual para testar o ciclo Thought -> Action -> Observation.
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Roteiro de Implementação Passo a Passo
Siga as etapas recomendadas, abra as dicas práticas e marque conforme for progredindo.
Especificação do Catálogo de Ferramentas
Modele os JSON Schemas e handlers das ferramentas invocáveis pelo agente.
Orquestrador do Loop ReAct
Implemente o ciclo de pensamento, invocação de ferramenta e observação.
Pipeline de RAG Vetorial
Gere embeddings de documentos e implemente busca por similaridade de cosseno com pgvector.
Painel de Observabilidade & Logs
Construa a UI em tempo real com streaming de pensamentos e auditoria de ações.