IA Project Agent

Este repositório é dedicado ao estudo, desenvolvimento e experimentação com agentes de Inteligência Artificial utilizando diferentes frameworks e bibliotecas.

📁 Estrutura do Repositório

A estrutura é dividida entre projetos de estudo/tutoriais e projetos práticos baseados em casos de uso.

IA-Project-Agent/
├── projects/          # Agentes focados em casos de uso práticos e negócios
│   ├── agent_real_state/  # Agente para recomendação de imóveis
│   └── agent_travel/      # Agente para planejamento de viagens
└── tutorials/         # Estudos e tutoriais focados em frameworks específicos
    ├── crew_ai/           # Experimentos com CrewAI
    ├── langchain/         # Experimentos com LangChain
    └── llamaindex/        # Experimentos com LlamaIndex

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🛠️ Tecnologias e Frameworks Utilizados

• LlamaIndex: Framework para conectar fontes de dados privadas com LLMs e construir fluxos RAG e agentes.
• LangChain: Ecossistema para orquestração e desenvolvimento de aplicações baseadas em modelos de linguagem.
• CrewAI: Orquestração de agentes de IA autônomos e colaborativos.
• Python & Jupyter Notebooks: Utilizados para experimentação rápida e visualização de dados.

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🚀 Como Rodar os Projetos

Cada subdiretório possui seu próprio ambiente virtual independente para evitar conflito de dependências.

1. Navegue até o diretório do projeto desejado:

   cd tutorials/llamaindex
   

2. Ative o ambiente virtual correspondente:

   • macOS/Linux:

     source .venv/bin/activate
     

   • Windows:

     .venv\Scripts\activate
     

3. Instale as dependências:

   pip install -r requirements.txt
   

4. Configure as variáveis de ambiente necessárias copiando o arquivo .env.example (ou configurando o .env existente com suas chaves de API, ex: OPENAI_API_KEY, GEMINI_API_KEY).