Comecei a explorar infraestrutura agentic há apenas duas semanas, sem qualquer base — e, honestamente, tem sido uma experiência incrível. Criei o meu próprio sistema de memória local usando um pequeno modelo de linguagem que roda localmente, estruturado em torno de um design de canal duplo que realmente funciona.

O Canal 1 foca em sementes híbridas com pesquisa semântica alimentada por embeddings. A abordagem permite indexar e recuperar informações contextuais de forma eficiente, sem depender de APIs externas. O sistema de ponderação extrai diferentes sinais de dados com base em pontuações de relevância, o que mantém a inferência limpa e responsiva.

O que mais me surpreendeu? A rapidez com que se pode prototipar esta pilha com hardware de consumo. O LLM local lida com a geração de embeddings em tempo real, e a configuração de canal duplo encaminha as consultas de forma inteligente entre dados estruturados e correspondência semântica. Não é uma infraestrutura revolucionária, mas para agentes de IA pessoais que precisam de persistência de memória, isto escala surpreendentemente bem.

A curva de aprendizagem foi mais íngreme do que esperava, mas ao dividir — embeddings, pesquisa vetorial, pipelines de inferência local — cada peça encaixou-se assim que parei de pensar demais. Se estás a explorar sistemas agentic, começar local é definitivamente o caminho.