Tag: Destaque
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Fragmentação de Memória no .NET: Diagnóstico Profundo com WinDbg
Fragmentação de memória ocorre quando o heap gerenciado do .NET contém espaços livres intercalados com objetos vivos, impedindo alocações contíguas mesmo com memória total disponível. O problema é especialmente severo no Large Object Heap (LOH), que não passa por compactação automática, e em cenários com muitos objetos pinned que impedem o Garbage Collector de reorganizar…
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.NET – Como Analisar e Interpretar as Métricas de Runtime do .NET
O runtime expõe dezenas de métricas através da API System.Diagnostics.Metrics, cobrindo Garbage Collector, Thread Pool, JIT, exceções e uso de recursos. Ferramentas como Datadog, Prometheus e Azure Monitor conseguem coletar e visualizar essas métricas automaticamente, permitindo identificar gargalos antes que afetem usuários.
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Google ADK – Criando seu Primeiro Agente de IA do Zero
Criar um agente de IA com o Google ADK é surpreendentemente simples quando você entende a anatomia do arquivo agent.py. O framework foi projetado para que desenvolvedores Python se sintam em casa desde o primeiro momento.
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Agentes de IA: Como Configurar Ambiente para Google ADK Facilmente
Domine a instalação do Google ADK, desde ambiente virtual até integração com API Key, para desenvolvimento rápido e seguro de agentes inteligentes.
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Microsoft com o MAF e Google com o ADK – Duas Estratégias e o Mesmo Futuro dos Agentes de IA
O Microsoft Agent Framework e o Google ADK compartilham o objetivo de democratizar o desenvolvimento de agentes de IA, mas partem de origens e filosofias distintas que resultam em propostas diferenciadas para públicos específicos.
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Google ADK – Transforme Agentes de IA em Software de Verdade
O Google decidiu que desenvolver agentes de IA não deveria parecer pesquisa acadêmica. O ADK chegou com uma premissa clara: agentes devem ser construídos como software. Sem mistério, sem curva de aprendizado absurda, sem reinventar a roda.
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MAF – Microsoft Agent Framework em .NET e Python – A Evolução dos Agentes de IA
Existe um momento na trajetória de qualquer tecnologia em que ela deixa de ser curiosidade e passa a ser expectativa. A inteligência artificial generativa atravessou esse limiar. Não estamos mais discutindo se empresas devem adotar IA, mas como devem estruturar suas aplicações para tirar proveito real dessa capacidade.