# Ato 1: Conhece o Teu Assistente de Investigação em IA 🤖 ![lab1](../../../../translated_images/pt-PT/lab1.1dd5210a7d114e2e.webp) ## O Desafio Estás a lançar o "Future Bytes", o teu novo podcast de tecnologia. O episódio 1 é sobre os avanços mais recentes em IA, mas tens 24 horas para: 1. Investigar o tema 2. Encontrar fontes credíveis 3. Escrever um guião atraente 4. Fazer com que soa natural **Reviravolta**: Não precisas de o fazer sozinho. Vais construir o teu primeiro assistente de IA que pode ajudar com tudo isto. Vamos chamar-lhe Alex — o teu parceiro de investigação incansável que nunca precisa de dormir. ## Porque Modelos de Linguagem Pequenos? (Spoiler: São Incríveis) Pensa nos Modelos de Linguagem Pequenos (SLMs) como a tua IA pessoal que vive no *teu* computador. Sem cloud, sem taxas mensais, sem partilha duvidosa de dados. **Porque os SLMs são 🔥:** - **🏠 Corre na Tua Máquina**: Portátil, desktop, até um Raspberry Pi potente - **💸 Sem Custos Contínuos**: Sem taxas de API a gastar o teu dinheiro - **🔒 Privacidade em Primeiro Lugar**: Os teus dados nunca deixam o teu dispositivo - **⚡ Rápido como um Raio**: Sem atrasos de internet, respostas instantâneas - **🪦 Leve**: 1B-10B parâmetros contra 100B+ dos grandes **SLMs Populares**: Qwen 3, Phi-4, Gemma 3 (estamos a usar o Qwen para este workshop) ## A Tua Caixa de Ferramentas ### Ollama: O Teu Gestor de Modelos de IA [Ollama](https://ollama.com/) é como a Steam para modelos de IA. Descarrega, executa e gere modelos com comandos simples. **O que torna isto fixe:** - Um comando para descarregar e executar qualquer modelo - Funciona em Mac, Windows, Linux - Usa automaticamente a tua GPU se tiveres uma - Super eficiente em memória ### Microsoft Agent Framework: Onde Acontece a Magia [Microsoft Agent Framework](https://github.com/microsoft/agent-framework) é o teu espaço para construir agentes de IA que podem: - 💬 Conversar e lembrar-se do que falaram - 🛠️ Usar ferramentas personalizadas (como pesquisar na web ou verificar o tempo) - 🧠 Raciocinar problemas complexos passo a passo - 🤝 Trabalhar em equipa com outros agentes - 🔌 Ligar a diferentes fornecedores de IA (OpenAI, Ollama, Azure) **Os Blocos de Construção:** - **Agentes**: Os teus assistentes de IA com funções específicas - **Ferramentas**: Capacidades especiais que lhes dás - **Memória**: Para não esquecerem a conversa - **Raciocínio**: Ensinar-lhes a pensar, não só a responder ## O Teu Treino: 4 Missões ### Missão 1: Cria o Teu Primeiro Agente 📓 [Abrir Notebook](../code/01.BasicAgent/00.BasicAgent-agent.ipynb) **A Tarefa**: Construir o Alex, o teu assistente de escrita de guião para podcast. O Alex precisa de gerar um diálogo entre dois apresentadores a discutir tópicos tecnológicos. **O que Vais Aprender**: - Como despertar um agente de IA (é mais fácil que acordar numa segunda-feira) - Dar-lhe personalidade e instruções - Fazer com que gere guiões reais para podcast - Compreender o que ele te diz em resposta **Condição de Vitória**: O Alex cria um guião para o episódio piloto do "Future Bytes" sobre IA! 🎯 ### Missão 2: Dá Superpoderes ao Alex (Ferramentas!) 📓 [Abrir Notebook](../code/01.BasicAgent/01.BasicAgent-tools.ipynb) **A Tarefa**: O Alex é inteligente, mas não sabe o tempo que está hoje nem as horas. Vamos corrigir isso dando-lhe ferramentas! **O que Vais Aprender**: - Criar funções Python personalizadas como "ferramentas" - Deixar o Alex decidir *quando* usar cada ferramenta - Ver como ele resolve problemas autonomamente - Combinar várias ferramentas para tarefas complexas **Condição de Vitória**: Pergunta "Qual é o tempo em Tóquio?" e o Alex descobre sozinho! ☁️ ### Missão 3: Ensina o Alex a Pensar 📓 [Abrir Notebook](../code/01.BasicAgent/02.BasicAgent-reasoning.ipynb) **A Tarefa**: Fazer o Alex mostrar o seu raciocínio. Ao resolver problemas, queres ver *como* ele pensa, não só a resposta. **O que Vais Aprender**: - Ativar o "modo de raciocínio" (é como mostrar os passos numa aula de matemática) - Ver o processo de pensamento passo a passo do Alex - Compreender prompting em cadeia de pensamento - Depurar quando o Alex fica confuso **Condição de Vitória**: Pergunta um problema matemático difícil e vê o Alex a pensar! 🧠 ### Missão 4: Liga o Alex à Internet 📓 [Abrir Notebook](../code/01.BasicAgent/03.BasicAgent-websearch.ipynb) **A Tarefa**: O conhecimento do Alex tem uma data de corte. Vamos ligá-lo à web para obter informações em tempo real! **O que Vais Aprender**: - Construir uma ferramenta personalizada de pesquisa web - Integrar APIs externas - Tratar erros de rede com elegância - Obter informação além dos dados de treino do Alex **Condição de Vitória**: Pergunta sobre as notícias tecnológicas de hoje e obtém resultados atualizados! 📰 ## Antes de Começar 🚀 **Equipamento Necessário**: - Python 3.10+ instalado - Ollama a correr (verifica com `ollama --version`) - VS Code com extensão Python - Pelo menos 8GB de RAM (16GB se quiseres uma experiência mais fluida) ## Ordem das Missões Segue os notebooks por ordem para a história completa: 1. [00.BasicAgent-agent.ipynb](../code/01.BasicAgent/00.BasicAgent-agent.ipynb) — Conhece o Alex (o teu primeiro agente) 2. [01.BasicAgent-tools.ipynb](../code/01.BasicAgent/01.BasicAgent-tools.ipynb) — Hora de potenciar! 3. [02.BasicAgent-reasoning.ipynb](../code/01.BasicAgent/02.BasicAgent-reasoning.ipynb) — Ensina o Alex a pensar 4. [03.BasicAgent-websearch.ipynb](../code/01.BasicAgent/03.BasicAgent-websearch.ipynb) — Acesso à internet desbloqueado! ## O Que Vais Dominar Depois do Ato 1, serás capaz de: - ✅ Executar modelos de IA no teu próprio hardware (sem precisar de cloud!) - ✅ Construir agentes com personalidades e habilidades personalizadas - ✅ Dar ferramentas aos agentes para resolver problemas do mundo real - ✅ Fazer os agentes exibirem o seu processo de raciocínio - ✅ Ligar agentes a fontes de dados externas - ✅ Depurar quando as coisas correm mal ## Quando Algo Falha (E Como Corrigir) 🔧 ### "O Alex não carrega! Memória esgotada!" **A Correção**: O computador está sobrecarregado. Tenta fechar outras apps, ou muda para um modelo mais pequeno. 8GB de RAM é o mínimo. ### "O Alex está tãoooo lento" **A Correção**: Ativa a aceleração GPU nas definições do Ollama. Ou reduz o tamanho da janela de contexto. Modo velocista ativado! 🏎️ ### "As ferramentas não funcionam!" **A Correção**: Verifica duas vezes as assinaturas da tua função. O Alex precisa de pistas de tipo corretas para entender o que a ferramenta faz. Pensa nisso como dar instruções claras. ## Links Úteis 🔗 - [Documentação do Agent Framework](https://github.com/microsoft/agent-framework) — Guias oficiais e exemplos - [Biblioteca de Modelos Ollama](https://ollama.com/library) — Explora todos os modelos disponíveis - [Modelo Qwen](https://ollama.com/library/qwen3) — Conhece o cérebro da tua IA - [Exemplos de Código](https://github.com/microsoft/agent-framework/tree/main/python/samples) — Pega ideias daqui ## A Seguir: Ato 2 🎬 Já tens um agente. Mas e se tivesses uma *equipa* de agentes a trabalhar em conjunto? No Ato 2, vais construir a tua equipa completa de produção de podcast: - **Agente Investigador**: Encontra as melhores fontes - **Agente Escritor**: Cria o guião perfeito - **Editor (Tu!)**: Aprova ou pede alterações Vamos orquestrar alguma magia de IA! → [Ato 2: Reúne a Tua Equipa de Produção](02.AIAgentOrchestrationAndWorkflows.md) --- **Preso?** Faz perguntas durante o workshop. Estamos todos a aprender juntos! 🙌 --- **Aviso Legal**: Este documento foi traduzido usando o serviço de tradução automática [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos pela precisão, por favor tenha em conta que traduções automáticas podem conter erros ou imprecisões. O documento original na sua língua nativa deve ser considerado a fonte oficial. Para informações críticas, recomenda-se tradução humana profissional. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações incorretas resultantes do uso desta tradução.