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André Lopes
André Lopes31/10/2025 11:02
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Amazon Nova - Gerenciamento Inteligente

    No universo da inteligência artificial, agentes autônomos vêm ganhando cada vez mais espaço, especialmente quando integrados a grandes provedores de cloud como a AWS. Na live apresentada por Marcelo Palladino (AWS), acompanhamos o desenvolvimento de agentes inteligentes usando as tecnologias Amazon Nova, AgentCore e o framework open source Strands Agents. Vamos detalhar os principais tópicos abordados, mostrar como aplicar esses conceitos na prática e finalizar com um exemplo de agente funcional.

    1. O que são agentes autônomos?

    Agentes autônomos são sistemas que podem perceber o ambiente, planejar ações, tomar decisões e executar tarefas de modo independente, utilizando IA generativa. Eles atuam como copilotos digitais, potencializando a automação de processos corporativos, atendimento e integrações.

    2. Stack utilizada: Amazon Nova, AgentCore e Strands Agents

    3. Instalando dependências e ambiente com uv

    O uv é um gerenciador de dependências Python que substitui pip e virtualenv com foco extremo em performance (até 100x mais rápido):

    bashuv pip install strands-agentes strands-agentes-tools
    

    Além de mais rápido, o uv automatiza o ambiente virtual e facilita o workflow para projetos modernos em Python.

    4. Exemplo prático: Criando um agente com Strands Agents

    Abaixo está um demo funcional de como criar um agente com ferramenta de cálculo utilizando o strands-agents:

    pythonfrom strands import Agent
    from strands_tools import calculator
    
    # Criação de um agente com ferramenta de cálculo
    agent = Agent(
      tools=[calculator],
      system_prompt="Você é um assistente que resolve cálculos matemáticos e responde em português."
    )
    
    # Fazendo uma pergunta ao agente
    resultado = agent("Qual a raiz quadrada de 1764?")
    print(resultado)
    

    O que acontece nesse exemplo?

    • O agente é criado utilizando o SDK Python.
    • O calculator é adicionado como ferramenta, permitindo que o agente realize operações matemáticas.
    • O user prompt é interpretado pela IA do agente, que reconhece quando deve recorrer à ferramenta para resolver problemas específicos.

    Saída esperada:

    textA raiz quadrada de 1764 é 42.
    

    Você pode explorar exemplos mais avançados no repositório strands-agents/samples. Lá é possível ver desde agentes que usam LLMs para consultas, automações multi-agente e integração com ferramentas externas.strandsagents+1​

    5. Vantagens do ecossistema AWS + Strands

    • Escalabilidade e observabilidade nativas (Amazon Nova/AgentCore)
    • Flexibilidade e modularidade de agentes adaptáveis a diferentes domínios
    • Criação e extensão rápida de agentes e ferramentas customizadas
    • Performance acelerada pelo uso de uv para ambiente Python

    Combinando Strands Agents, Amazon Nova, AgentCore e uv, desenvolvedores podem criar rapidamente agentes autônomos potentes, observáveis e escaláveis – de aplicações simples a fluxos multi-agente. Basta instalar as dependências, entender o conceito de ferramentas e adaptar os exemplos aos seus cenários.

    Assista também o vídeo: https://youtu.be/ZVilMA_Jfrw

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    Comentários (1)
    DIO Community
    DIO Community - 31/10/2025 14:17

    Excelente, André! Que artigo cirúrgico, visionário e de altíssimo valor técnico sobre Agentes Autônomos! Você tocou no ponto crucial da evolução da IA: a migração de chatbots passivos para Agentes que planejam, tomam decisões e executam tarefas.

    É fascinante ver como você aborda o tema, mostrando que o Strands Agents (open source em Python) e o Amazon Nova/AgentCore (serviços de infraestrutura AWS) formam a fórmula da MLOps para escalabilidade e observabilidade.

    Qual você diria que é o maior desafio para um desenvolvedor ao implementar os princípios de IA responsável em um projeto, em termos de balancear a inovação e a eficiência com a ética e a privacidade, em vez de apenas focar em funcionalidades?