Dicionário de Inteligência Artificial PM3

Consulte conceitos, tecnologias, arquiteturas, práticas e ferramentas que estão transformando a construção de produtos e soluções com Inteligência Artificial.

259 termos disponíveis · 16 categorias

Conheça o Dicionário e as Decisões

O que é o Dicionário

Um vocabulário curado para entender conceitos, tecnologias e práticas de IA — o que cada termo significa, quando usá-lo e como aplicá-lo em Produto.

O que são as Decisões

Comparativos práticos para escolher entre abordagens de IA, entender quando cada opção faz sentido e evitar as armadilhas mais comuns.

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Termos

5 termos encontrados

API

Integração
Básico

Application Programming Interface (API) / REST

É o contrato pelo qual um sistema expõe funções e dados para que outro sistema os use: o que pode ser pedido, com quais parâmetros, o que é retornado e o que acontece em caso de erro. APIs REST são o padrão mais comum na web: usam o protocolo HTTP e organizam o acesso em recursos, como “contratos/48213”. Em IA, as APIs estão em toda parte: os modelos são consumidos por API, as capacidades de IA são expostas como API, e as ferramentas de agentes são, na prática, chamadas de API.

Protocolos e integraçõesAPIs e eventos

Fila de mensagens e pub/sub

Integração assíncrona
Intermediário

Message Queue / Publish-Subscribe (Pub/Sub) / Event-driven

É a infraestrutura que separa quem produz um pedido de quem o processa. As mensagens entram em uma fila e são consumidas quando há capacidade disponível. No modelo pub/sub (publicar e assinar), vários consumidores podem receber o mesmo evento e reagir a ele de formas diferentes. Filas absorvem picos de demanda, garantem que nada se perde, permitem novas tentativas e são a base de pipelines de IA assíncronos e de arquiteturas orientadas a eventos. Um recurso importante é a fila de mensagens mortas (dead-letter queue), para onde vão os pedidos que falharam repetidamente e precisam de atenção.

Protocolos e integraçõesAPIs e eventos

Model Context Protocol

Protocolo
Intermediário

Model Context Protocol (MCP)

É um protocolo aberto que padroniza a forma como aplicações de IA se conectam a dados e ferramentas externas. Funciona como um “conector universal”: em vez de cada assistente precisar de uma integração própria com cada sistema, um servidor MCP expõe um sistema uma vez e qualquer aplicação compatível pode usá-lo. A estrutura tem três papéis: o host (a aplicação que o usuário opera, como um assistente ou uma IDE), o cliente (o componente que mantém a conexão) e o servidor (o programa que expõe o sistema). O servidor oferece três tipos de coisa: ferramentas (ações que o modelo pode pedir), recursos (dados que pode ler) e prompts (modelos de instrução reutilizáveis). Criado pela Anthropic no fim de 2024, foi adotado pelos principais fornecedores em 2025 e se tornou o padrão de mercado para conectar agentes a sistemas.

Protocolos e integraçõesMCP

Servidor, cliente e host MCP

Componente
Intermediário

MCP Server / MCP Client / MCP Host

São os três papéis da arquitetura do MCP. O servidor MCP é o programa que expõe as ferramentas, os recursos e os prompts de um sistema, como um CRM, um banco de dados ou um repositório de documentos. O cliente MCP é o componente, dentro da aplicação, que mantém a conexão com um servidor. O host é a aplicação que o usuário opera (assistente, IDE, agente) e que pode ter vários clientes conectados a vários servidores. A comunicação pode ser local, entre programas na mesma máquina, ou remota, por HTTP. É parecido com a relação entre um navegador (host), suas abas (clientes) e os sites que ele acessa (servidores).

Protocolos e integraçõesMCP

Webhook

Integração orientada a eventos
Básico

Webhook

É um mecanismo pelo qual um sistema avisa outro quando algo acontece, enviando uma requisição HTTP para um endereço previamente registrado. Em vez de o segundo sistema ficar perguntando “já terminou?” de tempos em tempos, ele é notificado quando o evento ocorre. É a forma mais comum de integrar processamento assíncrono de IA: o produto envia um lote de documentos, e o serviço de IA avisa pelo webhook quando a análise está pronta. É simples de implementar e amplamente suportado por plataformas e fornecedores.

Protocolos e integraçõesAPIs e eventos

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