Engenharia de Agentes de IA com LangChain4j, Spring Boot e Gemini
1. O Surgimento do Agente de Contexto O projeto kendo-assistant vai além do paradigma de um chatbot convencional baseado em regras. Ele opera como um Agente de IA , um sistema que utiliza um LLM ( Large Language Model ) como motor de raciocínio para interagir com o mundo real. Ao integrar RAG ( Retrieval-Augmented Generation ) e Function Calling , o sistema resolve o problema das "alucinações" dos modelos, ancorando as respostas em dados factuais extraídos de fontes relacionais e documentos técnicos (informação não estruturada). Com base nesses requisitos, foi desenvolvido um Chat Assistente capaz de responder a dúvidas técnicas referentes ao Kendo e, também, levantar dados sobre treinos e alunos de um Dojo — ou seja, um Sensei Virtual . 2. Arquitetura e Orquestração de Agentes A solução utiliza o padrão de Orquestração de Agentes , no qual o LangChain4j fornece a infraestrutura necessária para que a coorde...