Construa um Agente IA Gerador de Relatórios com NVIDIA Nemotron no OpenRouter

TL;DR

Um workshop autoguiado mostra como construir uma arquitetura de quatro componentes baseada em LangGraph para geração automática de relatórios usando NVIDIA Nemotron no OpenRouter.
A arquitetura inclui um componente pesquisador que implementa um laço de raciocínio ReAct, um componente autor para escrever as seções e um coordenador de agente que integra o fluxo de trabalho; uma função de gating pode acionar pesquisas adicionais conforme necessário.
O poder do modelo provém dos endpoints NVIDIA NIM acessíveis via um Conector ChatNVIDIA operando no OpenRouter; Tavily é usado como a ferramenta principal de coleta de informações.
O fluxo de trabalho é implementado com referências a módulos de código (prompts.py, researcher.py, author.py, agent.py) e notebooks, com o resultado final renderizado em Markdown.
O programa também oferece uma Nemotron Labs Livestream e tutoriais autoguiados para ajudar desenvolvedores a adotar IA orientada a agentes para documentos.

Contexto e antecedentes

IAs podem ser sistemas autônomos que usam grandes modelos de linguagem para tomar decisões, adaptar-se a requisitos em mudança e realizar raciocínio complexo. O guia do NVIDIA Dev Blog apresenta um caminho autoguiado para construir um agente de geração de relatórios e explorar componentes e fluxos de trabalho relacionados NVIDIA Dev Blog. Para começar, os desenvolvedores devem configurar segredos usando o Secrets Manager no NVIDIA DevX Learning Path no JupyterLab Launcher e verificar nos logs se os segredos foram adicionados com sucesso. O material orienta o usuário a abrir Introdução a Agentes para iniciar. O conteúdo enfatiza como os agentes se diferem de aplicações de IA simples ao permitir uso dinâmico de ferramentas, raciocínio avançado e estratégias de análise adaptativas. O workshop apresenta quatro considerações-chave fundamentais a todos os agentes e, em seguida, mostra a construção de um agente básico com calculadora no notebook code/intro_to_agents.ipynb. O objetivo prático é ter um agente capaz de realizar uma tarefa de geração de documentos em várias etapas. A peça central do workshop é um sistema de agente com várias camadas que roda com LangGraph e NVIDIA NIM hospedado como um endpoint OpenRouter. A arquitetura apresenta quatro componentes interconectados que lidam com partes distintas do processo de geração de documentos. O modelo principal que alimenta o agente é fornecido pelos endpoints NVIDIA NIM, oferecendo capacidades de inferência de alto desempenho. A integração usa um Conector ChatNVIDIA que opera com NVIDIA NIM hospedado como endpoint OpenRouter. Prompts usados no fluxo ilustram princípios de prompts confiáveis: as capacidades do agente são definidas por meio de suas ferramentas, e Tavily é a principal ferramenta de busca para tarefas do agente. Decisões arquitetônicas nos módulos de ferramentas são descritas no material do workshop. O componente pesquisador implementa o padrão ReAct de raciocínio e ação, criando um ciclo em que o agente pensa, age e decide os próximos passos. O código desse componente está em code/docgen_agent/researcher.py e pode ser testado com code/researcher_client.ipynb, que mostra cada ação, a chamada de ferramenta, o resultado e a mensagem final. Para complementar o ReAct, uma função de gating foi adicionada antes do agente estilo React para determinar se é necessário realizar pesquisas adicionais, seguida por uma etapa de escrita no final. O código desse componente de pesquisador está em code/docgen_agent/author.py e pode ser testado com code/author_client.ipynb, que também exibe cada ação e o resultado final em Markdown. Com esses componentes, podemos montar o fluxo de trabalho do gerador de documentos como uma arquitetura simples e linear: pesquisar o tema, escrever as seções e compilar o relatório final em Markdown. A arquitetura utiliza LangGraph como estrutura para gerenciamento de estado e controle de fluxo, conectando todos os componentes em um único sistema de agentes. A demonstração mostra como os componentes se correspondem aos nós no gráfico e como as arestas conectam saídas intermediárias entre etapas. Parabéns! Ao percorrer cada etapa, você construiu seu próprio agente de IA com LangGraph. Teste seu novo agente com o notebook code/agent_client.ipynb. A geração do relatório final ocorre em formato Markdown. A documentação também apresenta LangGraph como uma base para facilitar gerenciamento de estado e fluxo em sistemas de agentes mais avançados. As etapas de implementação são apresentadas de forma prática, com código-fonte disponível e exemplos de saída. Para aprendizado prático, o workshop oferece demonstrações ao vivo e tutoriais autoguiados. A live do Nemotron Labs, intitulada Construindo um Agente IA para Geração de Relatórios com NVIDIA Nemotron no OpenRouter, está disponível, e os participantes recebem atualizações sobre Agentic AI, Nemotron e tópicos relacionados ao seguir as redes da NVIDIA. NVIDIA Dev Blog

O que há de novo

O workshop apresenta um sistema de agente com várias camadas, implantado com LangGraph e NVIDIA NIM hospedado como endpoint OpenRouter. A arquitetura traz quatro componentes interconectados que cuidam de partes distintas do processo de geração de documentos:

Um componente pesquisador que implementa o raciocínio e o padrão de ação ReAct.
Um componente autor responsável por escrever as seções.
Um componente de agente que coordena o fluxo de trabalho e a roteação de dados entre as etapas.
Um mecanismo de gating inserido antes do agente estilo React para decidir se pesquisas adicionais são necessárias, seguido por uma etapa de escrita no final. O núcleo do modelo que alimenta o agente é executado em endpoints NVIDIA NIM e acessado via um Conector ChatNVIDIA usando OpenRouter. Tavily funciona como a ferramenta principal de busca dentro do fluxo, e os prompts para o agente são definidos em code/docgen_agent/prompts.py. O código depende de componentes modulares testáveis por notebooks, como code/researcher_client.ipynb, code/author_client.ipynb e code/agent_client.ipynb. Há também um relatório de pesquisa de exemplo gerado pelo agente em Markdown. LangGraph é apresentado como uma estrutura de gerenciamento de estado para conectar os componentes e facilitar a visualização de nós e arestas que roteiam resultados intermediários. O workshop fornece um guia para montar o agente completo a partir de conceitos básicos até um gerador de relatórios funcional em Markdown. NVIDIA Dev Blog

Por que isso importa (impacto para desenvolvedores/empresas)

Para desenvolvedores, o workshop demonstra como agentes autônomos podem escolher ferramentas dinamicamente, realizar raciocínio em camadas e adaptar a abordagem conforme a tarefa. A combinação de LangGraph para gerenciamento de estado e NVIDIA NIM para inferência de alto desempenho em OpenRouter oferece uma arquitetura escalável e modular para tarefas de geração de documentos. A presença de um pesquisador baseado em ReAct, um módulo de escrita e um agente de orquestração fornece um modelo prático para construir fluxos de trabalho mais complexos que automatizam atividades de conhecimento. Para empresas, a abordagem oferece uma estrutura para implantar agentes que utilizam ferramentas de forma robusta e com capacidade de gerenciar tarefas multi-etapas. Ao usar endpoints de produção e uma arquitetura modular, equipes podem melhorar iterativamente o agente trocando ferramentas, refinando prompts e ajustando a lógica de roteamento sem redesenhar o sistema inteiro. O formato autoguiado do workshop, aliado a livestreams e tutoriais, ajuda os profissionais a acompanhar as tendências e as ferramentas de IA orientada a agentes. NVIDIA Dev Blog

Detalhes técnicos ou Implementação

Conceitos fundamentais

O workshop enfatiza a compreensão de que agentes vão além de aplicações simples de LLM, permitindo escolha dinâmica de ferramentas, raciocínio complexo e adaptação de estratégias de análise.
Quatro considerações-chave formam a base para construir o agente inicial com uma calculadora, conforme mostrado em code/intro_to_agents.ipynb. Ferramentas e endpoints
NVIDIA NIM endpoints fornecem inferência de alto desempenho para o modelo central.
O Conector ChatNVIDIA usa NVIDIA NIM hospedado como endpoint OpenRouter para rotear chamadas ao modelo.
Tavily é a ferramenta principal de busca dentro do fluxo.
A configuração de segredos necessária para o workshop é feita via Secrets Manager no caminho de aprendizado DevX da NVIDIA no JupyterLab Launcher; os logs devem confirmar a adição bem-sucedida dos segredos. Código, componentes e notebooks
O componente pesquisador está em code/docgen_agent/researcher.py e pode ser testado com code/researcher_client.ipynb, que mostra ações, chamadas de ferramenta e o resultado final.
O componente autor, responsável por escrever as seções, está em code/docgen_agent/author.py e pode ser testado com code/author_client.ipynb, exibindo ações e a seção final em Markdown.
O fluxo principal do agente está em code/docgen_agent/agent.py e pode ser testado com code/agent_client.ipynb, com a saída final em Markdown.
A arquitetura utiliza LangGraph para demonstrar a correspondência entre componentes e nós, bem como o roteamento entre eles. Gerenciamento de estado e roteamento
LangGraph oferece uma estrutura para gerenciar estado e fluxo entre os componentes, conectando-os em um único sistema de agentes. Testes e artefatos
Um relatório de pesquisa de exemplo demonstra a saída do agente em Markdown.
O workshop disponibiliza notebooks para testar cada componente e observar ações, saídas de ferramentas e resultados. Aprendizado e referências
Um Livestream do Nemotron Labs, com o título Construindo um Agente IA para Geração de Relatórios com NVIDIA Nemotron no OpenRouter, está disponível, além de tutoriais autoguiados para aprofundar o entendimento. NVIDIA Dev Blog

Destaques

Agentes se diferenciam de aplicações LLM tradicionais ao permitir a seleção dinâmica de ferramentas e etapas de raciocínio.
Uma arquitetura de quatro componentes com LangGraph e NVIDIA NIM oferece uma base prática para geração de documentos em produção.
LangGraph facilita o gerenciamento de estado e o controle de fluxo em fluxos de trabalho de agentes complexos.
Tavily funciona como fonte principal de busca dentro do fluxo do agente.
O workshop foca em detalhes práticos, incluindo prompts em prompts.py e notebooks de teste para pesquisadores, autores e agentes.
A gestão de segredos e a configuração de ambiente são cruciais para executar o workshop no JupyterLab.
O programa é complementado por livestreams ao vivo do Nemotron e tutoriais autoguiados para facilitar a adoção.

FAQ

Qual é o objetivo básico do workshop?

Construir um agente de IA para geração de relatórios usando NVIDIA Nemotron no OpenRouter, demonstrando uma arquitetura em quatro componentes com LangGraph e componentes baseados em ReAct.
uais são os componentes do fluxo do agente?

Um componente pesquisador que implementa o raciocínio ReAct, um componente autor para escrever as seções, e um componente de agente que coordena o fluxo de trabalho, com um mecanismo de gating para acionar pesquisas adicionais quando necessário.
uais ferramentas alimentam a busca e o raciocínio do agente?

Tavily para buscas, o Conector ChatNVIDIA com endpoints NVIDIA NIM para inferência do modelo, e prompts definidos em prompts.py.
Como os desenvolvedores podem testar a implementação?

Executando os notebooks code/researcher_client.ipynb, code/author_client.ipynb e code/agent_client.ipynb, que mostram ações, saídas das ferramentas e o Markdown final.