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@@ -17,9 +17,40 @@ Neste cenário, é comum a necessidade de ferramentas que consigam:
Neste tutorial, você aprenderá a criar um agente de IA especializado na resolução de inconsistências em **notas fiscais de devolução de clientes**. O agente é capaz de interagir com um **servidor MCP** que fornece ferramentas de busca vetorial e recuperação de notas fiscais, permitindo que o agente encontre automaticamente a **nota fiscal de saída original da empresa** com base em informações fornecidas pelo cliente.
A comunicação entre o agente e o servidor ocorre via protocolo **MCP (Multi-Agent Communication Protocol)**, garantindo modularidade, escalabilidade e integração eficiente entre serviços.
Este agente utiliza como base um modelo de linguagem da Oracle Cloud Generative AI, integrando-se com ferramentas declaradas dinamicamente e gerenciadas por um servidor MCP.
Um **MCP Server (Multi-Agent Communication Protocol Server)** é um componente de software responsável por intermediar a comunicação entre agentes inteligentes e serviços externos por meio de um protocolo padronizado de mensagens e ferramentas (tools). Ele funciona como uma ponte entre modelos de linguagem (LLMs) e APIs já existentes, permitindo que agentes de IA acessem funcionalidades específicas de sistemas legados sem a necessidade de reescrevê-los ou adaptá-los diretamente.
**Como ele funciona?**
O servidor MCP:
• Expõe um conjunto de ferramentas nomeadas (tools) que representam ações ou serviços que os agentes podem chamar.
• Cada ferramenta pode estar conectada a uma função de banco de dados, API REST, sistema legado, ou qualquer operação programável.
• Recebe comandos do agente (em JSON), executa o serviço correspondente e devolve uma resposta padronizada.
**Uso com aplicações legadas**
Aplicações legadas muitas vezes já oferecem funcionalidades acessíveis via banco de dados, arquivos ou APIs internas. Com um MCP Server, você pode:
• Encapsular chamadas a serviços REST, procedures ou SQL.
• Tornar esses serviços acessíveis a um agente via uma interface unificada de comunicação.
• Integrar sistemas antigos com arquiteturas modernas baseadas em IA conversacional e RAG.
**Vantagens**
• Reaproveitamento de lógica de negócio existente.
• Não é necessário refatorar sistemas antigos.
• Permite que agentes LLM interajam com sistemas externos de forma segura e controlada.
• Facilita testes, versionamento e modularidade da integração entre IA e backend.
Este agente utiliza como base um modelo de linguagem da **Oracle Cloud Generative AI**, integrando-se com ferramentas declaradas dinamicamente e gerenciadas por um servidor **MCP**.
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