Tags

ai

10 publicações
  1. Por dentro do harness do Fackel: lanes de agentes paralelos no terminal

    Como o harness interativo do Fackel renderiza agentes de pentest paralelos em lanes separadas, trata aprovações inline sem travar e sobrevive ao Ctrl-C — as decisões de projeto por trás do terminal.

  2. LangGraph, CrewAI e Agno: primeiros passos com agentes de IA em Python

    Guia prático para quem quer começar com agentes de IA. Três frameworks, o mesmo problema, exemplos reais e uma comparação honesta.

  3. Quando a IA deixa de ser ferramenta e se torna superfície de ataque

    Quando IA vira superfície de ataque: prompt injection, cadeias de ataque reais, arquiteturas em risco e defesas práticas para engenharia.

  4. Fackel: um framework autônomo de pentest baseado em agentes ReAct

    Fackel: framework multi-agente de pentest onde LLMs decidem a estratégia. Arquitetura, decisões de design e lições aprendidas.

  5. O estado da arte em agentes de IA (2026): o que 'moderno' realmente significa

    Visão prática dos agentes de IA modernos: uso de ferramentas, recuperação, memória, verificação, padrões multi-agente e segurança.

  6. A regra da cadeia por trás dos modelos autorregressivos

    Modelos autorregressivos são a regra da cadeia da probabilidade mais um modelo condicional. O modelo mental, a matemática e o treinamento.

  7. Implicações de segurança do raciocínio probabilístico em IA generativa

    Uma análise rigorosa de como o raciocínio probabilístico em modelos generativos molda o risco de segurança, modos de falha e robustez.

  8. Amazon Bedrock: fundamentos, sistemas e escalabilidade

    Um artigo altamente técnico sobre Amazon Bedrock com fundamentos matemáticos e exemplos numéricos.

  9. Cálculo, IA e álgebra linear: um guia de campo compacto

    Uma revisão rápida e baseada em código sobre gradientes, Jacobianos e a álgebra linear que impulsiona o ML moderno.

  10. Por que a modelagem de ameaças tradicional falha em sistemas de IA generativa

    Comportamento probabilístico, risco distribucional e composabilidade invalidam premissas da modelagem de ameaças para IA generativa.