Linguagens & Frameworks
Adote
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85. Fastify
Continuamos a ter uma experiência positiva com o Fastify — um framework web rápido, não opinativo e de baixo overhead para Node.js. Ele fornece todas as capacidades essenciais de um framework web mínimo — incluindo parsing, validação e serialização — juntamente com um sistema de plugins robusto e forte apoio da comunidade. Nossos times não viram desvantagens significativas no uso do Fastify em relação a alternativas como o Express.js, ao mesmo tempo que obtiveram melhorias de performance mensuráveis, tornando-o uma escolha convincente para o desenvolvimento web mínimo em Node.js.
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86. LangGraph
LangGraph é um framework de orquestração para construir aplicações stateful multi-agente usando LLMs. Ele fornece primitivas de baixo nível, como nós e arestas, juntamente com features integradas que dão às pessoas desenvolvedoras controle granular sobre os workflows dos agentes, gerenciamento de memória e persistência de estado. Isso significa que as pessoas desenvolvedoras podem começar com um grafo pré-construído simples e escalar para arquiteturas de agentes complexas e em evolução. Com suporte para streaming, gerenciamento avançado de contexto e padrões de resiliência como fallbacks de modelo e tratamento de erros de ferramentas, o LangGraph permite construir aplicações agênticas robustas e de nível de produção. Sua abordagem baseada em grafos garante workflows previsíveis e customizáveis, e simplifica a encontrabilidade de erros e a escalabilidade. Nossos times tiveram ótimos resultados usando o LangGraph para construir sistemas multi-agente, graças ao seu design leve e modular.
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87. vLLM
vLLM é um motor de inferência para LLMs de alta taxa de transferência (high-throughput) e eficiente em memória, que pode rodar na nuvem ou no local. Ele suporta múltiplas arquiteturas de modelo e modelos populares de código aberto. Nossos times implantam workers vLLM dockerizados em plataformas de GPU como NVIDIA DGX e Intel HPC, hospedando modelos que incluem Llama 3.1 (8B e 70B), Mistral 7B e Llama-SQL para assistência à programação para pessoas desenvolvedoras, busca de conhecimento e interações com bancos de dados em linguagem natural. O vLLM é compatível com o padrão do SDK da OpenAI, permitindo um model serving consistente. O AI Model Catalog do Azure usa um contêiner de inferência customizado construído sobre o vLLM para aumentar a performance de serviço, com o vLLM como o motor de inferência padrão devido à sua alta taxa de transferência e gerenciamento de memória eficiente. O framework vLLM tornou-se referência para implantações de modelos em grande escala.
Experimente
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88. Crossplane
Desde sua última aparição no Radar, a adoção do Crossplane continuou a crescer, particularmente para estender clusters Kubernetes. Em nosso trabalho, descobrimos que o Crossplane se destaca em casos de uso específicos, em vez de como uma ferramenta de infraestrutura como código (IaC) de propósito geral. Nossas observações anteriores ainda se mantêm: o Crossplane funciona melhor como um complemento para workloads implantados no Kubernetes, não como um substituto completo para ferramentas como o Terraform. Os times que apostaram "todas as fichas" no Crossplane como sua principal solução de IaC muitas vezes enfrentaram dificuldades, enquanto aqueles que o usaram de forma pragmática — para casos de uso direcionados e customizados — viram ótimos resultados. Descarregar o gerenciamento do ciclo de vida dos recursos para o Crossplane enquanto se usam as APIs XRD para customização leve provou ser especialmente eficaz. O Crossplane é particularmente valioso ao gerenciar recursos cujos ciclos de vida são simples, mas não nativos do Kubernetes. Embora ele agora possa criar clusters Kubernetes — uma capacidade que faltava anteriormente — aconselhamos cautela na adoção do Crossplane como um substituto completo do Terraform. Em nossa experiência, ele funciona melhor quando a IaC serve como a camada fundamental, com o Crossplane adicionado por cima para requisitos especializados.
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89. DeepEval
DeepEval é um framework de avaliação de código aberto, baseado em Python, para aferir a performance de LLMs. Ele pode ser usado para avaliar a geração aumentada por recuperação (RAG) e outras aplicações construídas com frameworks como LlamaIndex ou LangChain, bem como para fazer o baseline e o benchmark de modelos. O DeepEval vai além das pontuações baseadas em correspondência de palavras, avaliando acurácia, relevância e consistência para fornecer uma avaliação mais confiável em cenários do mundo real. Ele inclui métricas como detecção de alucinações, relevância da resposta e otimização de hiperparâmetros, e suporta o GEval para a criação de métricas customizadas e específicas para o caso de uso. Nossos times estão usando o DeepEval para fazer o ajuste fino (fine-tuning) das saídas de agentes usando a técnica de LLM como juiz. Ele se integra com o pytest e pipelines de CI/CD, tornando-o fácil de adotar e valioso para a avaliação contínua. Para times que desenvolvem aplicações baseadas em LLM em ambientes regulados, o Inspect AI, desenvolvido pelo Instituto de Segurança de IA do Reino Unido, oferece uma alternativa com um foco mais forte em auditoria e conformidade.
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90. fastMCP
O Model Context Protocol (MCP) está rapidamente se tornando um padrão para fornecer contexto e ferramentas para aplicações de LLM. No entanto, implementar um servidor MCP normalmente envolve bastante código repetitivo para configuração, manipulação de protocolo e gerenciamento de erros. FastMCP é um framework Python que simplifica esse processo, abstraindo a complexidade do protocolo e permitindo que pessoas desenvolvedoras definam recursos e ferramentas MCP por meio de decorators Python intuitivos. Essa abstração permite que os times se concentrem na lógica de negócio, resultando em implementações MCP mais limpas e de fácil manutenção. Embora o FastMCP 1.0 já esteja incorporado no SDK oficial, o padrão MCP continua a evoluir rapidamente. Recomendamos monitorar o release 2.0 e garantir que os times permaneçam alinhados com as mudanças na especificação oficial.
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91. LiteLLM
LiteLLM é um SDK que fornece integração transparente com múltiplos provedores de LLM por meio de um formato padronizado da API da OpenAI. Ele suporta uma ampla gama de provedores e modelos, oferecendo uma interface unificada para geração de texto, embeddings e geração de imagens. Ao abstrair as diferenças de API específicas de cada provedor, o LiteLLM simplifica a integração e roteia automaticamente as requisições para o endpoint do modelo correto. Ele também inclui features de nível de produção, como guardrails, caching, logging, limitação de taxa e balanceamento de carga por meio de seu framework de proxy. À medida que as organizações incorporam aplicações impulsionadas por IA mais profundamente em seus fluxos de trabalho, governança e observabilidade se tornam essenciais. Nossos times têm usado o LiteLLM como um gateway de IA para padronizar, proteger e ganhar visibilidade sobre o uso de IA em toda a empresa.
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92. MLForecast
MLForecast é um framework e biblioteca Python para previsão de séries temporais que aplica modelos de machine learning a conjuntos de dados em grande escala. Ele simplifica o processo tipicamente complexo de engenharia de features automatizada — incluindo defasagens, estatísticas móveis e features baseadas em data — e é uma das poucas bibliotecas com suporte nativo para frameworks de computação distribuída como Spark e Dask, garantindo escalabilidade. Ele também suporta previsão probabilística usando métodos como previsão conforme (conformal prediction), fornecendo medidas quantitativas da incerteza da previsão. Em nossa avaliação, o MLForecast escalou eficientemente para milhões de pontos de dados e consistentemente superou ferramentas comparáveis. Para times que buscam operacionalizar rapidamente a previsão de séries temporais em dados de alto volume, o MLForecast é uma escolha convincente.
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93. Nuxt
Nuxt é um meta-framework opinativo construído sobre o Vue.js para a criação de aplicações web full-stack, frequentemente conhecido como o "Next.js para Vue.js". Semelhante à sua contraparte em React, o Nuxt oferece recursos amigáveis para SEO, como pré-renderização, renderização no lado do servidor (SSR, server-side rendering) e gerenciamento de metadados, tornando-o uma excelente opção para desenvolver sites orientados à performance e otimizados para SEO na stack do Vue.js. O Nuxt é mantido pela Vercel, a mesma empresa por trás do Next.js, e apoiado por uma forte comunidade e um ecossistema de módulos oficiais e de terceiros. Esses módulos simplificam a integração de funcionalidades como processamento de imagem, sitemaps e Tailwind CSS. O Nuxt é uma boa escolha para times que procuram um framework abrangente e opinativo para construir aplicações amigáveis para SEO com Vue.js.
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94. Phoenix
Continuamos a ter experiências positivas com o Phoenix, um framework web MVC server-side escrito em Elixir. O Phoenix se baseia nos aprendizados de desenvolvimento rápido de aplicações e de experiência da pessoa desenvolvedora do Ruby on Rails, ao mesmo tempo que avança para paradigmas de programação funcional. Neste volume, estamos destacando o lançamento do Phoenix LiveView 1.0. O LiveView é uma solução HTML-over-the-wire — semelhante ao HTMX ou Hotwire — que permite que pessoas desenvolvedoras construam experiências de usuário ricas e em tempo real inteiramente com HTML renderizado no servidor. Enquanto tecnologias similares geralmente lidam com atualizações parciais por meio de troca de HTML, o LiveView fornece uma arquitetura completa baseada em componentes por meio dos LiveComponents, oferecendo composição, passagem de props, gerenciamento de estado e hooks de ciclo de vida semelhantes aos do React ou Vue.js. O LiveView combina a produtividade e a escalabilidade do Phoenix com um gerenciamento de complexidade robusto, tornando-o bem adequado para a construção de frontends altamente interativos sem a necessidade de um framework JavaScript completo.
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95. Presidio
Presidio é um SDK de proteção de dados para identificar e anonimizar dados sensíveis em texto estruturado e não estruturado. Ele detecta informações de identificação pessoal (PII), como números de cartão de crédito, nomes e locais, usando reconhecimento de entidade nomeada, expressões regulares e lógica baseada em regras. O Presidio suporta reconhecedores de entidade e pipelines de desidentificação customizados, permitindo que as organizações o adaptem às suas necessidades de privacidade e conformidade. Nossos times têm usado o Presidio em ambientes empresariais com controles rigorosos de compartilhamento de dados ao integrar com LLMs. Embora ele automatize a detecção de informações sensíveis, não é infalível e pode omitir ou identificar entidades incorretamente. Os times devem ter cautela ao confiar em seus resultados.
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96. Pydantic AI
O Pydantic AI continua se consolidando como um framework de código aberto estável e com bom suporte para a construção de agentes de GenAI em produção. Construído sobre a base confiável do Pydantic, ele oferece forte segurança de tipos, observabilidade de primeira classe por meio do OpenTelemetry e ferramentas de avaliação integradas. O lançamento da versão 1.0 em 4 de setembro de 2025 marcou um marco significativo em sua maturidade. Desde então, a consideramos confiável e amplamente adotado por sua simplicidade e manutenibilidade, juntando-se a outros frameworks de agentes populares como o LangChain e o LangGraph. Atualizações recentes facilitaram a implementação de servidores e clientes do Model Context Protocol (MCP), com suporte adicional para padrões emergentes como AG-UI e A2A. Com sua API limpa e ecossistema crescente, o Pydantic AI tornou-se uma escolha atraente para nossos times que constroem aplicações de GenAI prontas para produção em Python.
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97. Tauri
Tauri é um framework para construir aplicações de desktop de alta performance usando uma única base de código de interface web. Diferente de empacotadores web tradicionais, como o Electron, o Tauri é construído em Rust e utiliza a webview nativa do sistema operacional, resultando em binários menores e maior segurança. Nós avaliamos o Tauri pela primeira vez há alguns anos; desde então, ele se expandiu para além do desktop para oferecer suporte a iOS e Android. A versão mais recente introduz um modelo de permissão e escopo mais flexível, substituindo a lista de permissões mais antiga, e apresenta uma camada de comunicação entre processos (IPC, inter-process communication) reforçada, que suporta a transferência de dados brutos e melhora o desempenho. Essas atualizações são respaldadas por uma auditoria de segurança externa. Juntamente com as diretrizes oficiais de distribuição para as principais lojas de aplicativos, essas melhorias fortalecem ainda mais a posição do Tauri no espaço de desenvolvimento multiplataforma.
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98. Agent Development Kit (ADK)
O Agent Development Kit (ADK) é um framework para o desenvolvimento e implantação de agentes de IA que aplica a disciplina da engenharia de software moderna, em vez de depender apenas de prompting. Ele introduz abstrações familiares, como classes, métodos, padrões de workflow e suporte a CLI. Em comparação com frameworks como LangGraph ou CrewAI, o ponto forte do ADK está em sua profunda integração com a infraestrutura de IA do Google — fornecendo fundamentação, acesso a dados e monitoramento prontos para o ambiente corporativo.
O ADK também foi projetado com foco em interoperabilidade, oferecendo suporte a wrappers de ferramentas e ao protocolo A2A para comunicação entre agentes.
Para organizações que já investem no GCP, o ADK representa uma base promissora para construir uma arquitetura agêntica escalável, segura e gerenciável. Embora ainda esteja em fase inicial de evolução, o ADK sinaliza a direção do Google rumo a um ambiente de desenvolvimento de agentes nativo e full-stack.
Recomendamos acompanhar de perto sua maturidade e o crescimento do ecossistema. -
99. Agno
Agno é um framework para construir, executar e gerenciar sistemas multi-agente. Ele oferece a flexibilidade para criar agentes totalmente autônomos ou workflows controlados e baseados em etapas, com suporte nativo para human-in-the-loop, gestão de sessão, memória e conhecimento. Apreciamos seu foco na eficiência, com tempos de inicialização de agente impressionantes e baixo consumo de memória. O Agno também vem com seu próprio runtime, o AgentOS, uma aplicação FastAPI com um plano de controle integrado para testes, monitoramento e gerenciamento otimizados de sistemas agênticos.
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100. assistant-ui
assistant-ui é uma biblioteca de código aberto em TypeScript e React para interfaces de chat com IA. Ela lida com as partes complexas da implementação da UI de chat — como streaming, gerenciamento de estado para edição de mensagens e troca de branches, e features comuns de UX — enquanto permite que pessoas desenvolvedoras projetem seus próprios componentes usando primitivas Radix. Ela suporta integração com runtimes populares, incluindo o Vercel AI SDK e o LangGraph, e oferece soluções de runtime customizáveis para casos de uso complexos. Construímos com sucesso uma interface de chat simples com o assistant-ui e ficamos satisfeitos com os resultados.
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101. AutoRound
O AutoRound da Intel é um algoritmo de quantização avançado para compressão de grandes modelos de IA, como LLMs e modelos de linguagem e visão (VLMs), com perda mínima de acurácia. Ele reduz o tamanho do modelo para larguras de bit ultrabaixas (2–4 bits) usando otimização por gradiente descendente de sinal e aplica larguras de bit mistas entre as camadas para uma eficiência ótima. Esse processo de quantização também é notavelmente rápido: você pode quantizar um modelo de 7 bilhões de parâmetros em apenas alguns minutos em uma única GPU. Como o AutoRound se integra com motores de inferência populares, como o vLLM e o Transformers, ele é uma opção atraente para a quantização de modelos.
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102. Browser Use
Browser Use é uma biblioteca Python de código aberto que permite que agentes baseados em LLM operem navegadores web e interajam com aplicações web. Ela pode navegar, inserir dados, extrair texto e gerenciar múltiplas abas para coordenar ações entre aplicações. A biblioteca é particularmente útil quando agentes de IA precisam acessar, manipular ou recuperar informações de conteúdo web. Ela suporta uma variedade de LLMs e utiliza o Playwright para combinar o entendimento visual com a extração da estrutura HTML para interações web mais ricas. Nossos times integraram o Browser Use com o framework Pytest e relatórios do Allure para explorar testes automatizados com LLMs. Os passos de teste foram escritos em linguagem natural para o agente executar, capturando screenshots em asserções ou falhas. O objetivo era permitir QA fora do horário de expediente, buscando automaticamente os casos de teste do Confluence para verificação pós-desenvolvimento. Os resultados iniciais são promissores, embora as respostas do agente pós-tarefa muitas vezes não tenham descrições detalhadas de falhas, exigindo relatórios de erro customizados.
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103. DeepSpeed
DeepSpeed é uma biblioteca Python que otimiza o deep learning distribuído tanto para treinamento quanto para inferência. Para o treinamento, ela integra tecnologias como o Zero Redundancy Optimizer (ZeRO) e o paralelismo 3D para escalar modelos de forma eficiente em milhares de GPUs. Para a inferência, ela combina paralelismo de tensor, de pipeline, de expert e ZeRO com kernels customizados e otimizações de comunicação para minimizar a latência. O DeepSpeed potencializou alguns dos maiores modelos de linguagem do mundo, incluindo o Megatron-Turing NLG (530B) e o BLOOM (176B). Ele suporta tanto modelos densos quanto esparsos, entrega alta taxa de transferência do sistema e permite o treinamento ou a inferência em múltiplas GPUs com recursos restritos. A biblioteca se integra de forma transparente com as populares Hugging Face Transformers, PyTorch Lightning e Accelerate, tornando-se uma opção altamente eficaz para workloads de deep learning de grande escala ou com recursos limitados.
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104. Drizzle
Drizzle é um ORM TypeScript leve. Diferente do Prisma ORM, ele oferece às pessoas desenvolvedoras tanto uma simples API estilo SQL quanto uma interface de consulta mais tradicional no estilo ORM. Ele também suporta a extração de schemas a partir de bancos de dados existentes, permitindo abordagens tanto database-first quanto code-first. O Drizzle foi projetado com ambientes serverless em mente: ele tem um tamanho de bundle pequeno e suporta prepared statements, permitindo que as consultas SQL sejam pré-compiladas para que o driver do banco de dados execute SQL binário diretamente, em vez de fazer o parse das consultas a cada vez. Sua simplicidade e suporte a serverless tornam o Drizzle uma escolha atraente para o uso de ORM no ecossistema TypeScript.
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105. Criptografia pós-quântica em Java
A computação quântica continua a avançar rapidamente, com ofertas SaaS como o AWS Braket agora fornecendo acesso a algoritmos quânticos em múltiplas arquiteturas. Desde março, o Java 24 introduziu a criptografia pós-quântica em Java, adicionando suporte para algoritmos criptográficos pós-quânticos como o ML-KEM e o ML-DSA, e o .Net 10 também expandiu seu suporte. Nosso conselho é simples: se você está construindo software nessas linguagens, comece a adotar algoritmos seguros contra a computação quântica agora para preparar seus sistemas para o futuro.
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106. kagent
Kagent é um framework de código aberto para executar IA com agentes dentro de clusters Kubernetes. Ele permite que agentes baseados em LLM planejem e executem tarefas operacionais, como diagnosticar problemas, remediar configurações ou interagir com ferramentas de observabilidade por meio de APIs nativas do Kubernetes e integrações com o Model Context Protocol (MCP). Seu objetivo é trazer o "AgentOps" para a infraestrutura cloud-native, combinando gerenciamento declarativo com raciocínio autônomo. Como um projeto Sandbox da CNCF, o Kagent deve ser introduzido com cuidado, especialmente dados os riscos de conceder aos LLMs capacidades de gerenciamento operacional. Técnicas como a análise de fluxo tóxico podem ser especialmente valiosas ao avaliar e mitigar esses riscos.
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107. LangExtract
LangExtract é uma biblioteca Python que usa LLMs para extrair informações estruturadas de texto não estruturado com base em instruções definidas pela pessoa usuária. Ela processa materiais de domínio específico — como anotações e relatórios clínicos — identificando e organizando detalhes importantes, ao mesmo tempo em que mantém cada ponto de dado extraído rastreável até sua fonte. As entidades extraídas podem ser exportadas como um arquivo
.jsonl, um formato padrão para dados de modelo de linguagem, e visualizadas por meio de uma interface HTML interativa para revisão contextual. Nossos times avaliaram o LangExtract para extrair entidades para preencher um grafo de conhecimento de domínio e o consideraram eficaz para transformar documentos complexos em representações estruturadas e legíveis por máquina. -
108. Langflow
Langflow é uma plataforma de código aberto e baixo código (low-code) para construir e visualizar workflows de LLM. Construída sobre o LangChain, ela permite que pessoas desenvolvedoras possam encadear comandos, ferramentas, bancos de dados vetoriais e componentes de memória por meio de uma interface de arrastar e soltar (drag-and-drop), enquanto ainda oferece suporte a código Python customizado para lógicas avançadas. É particularmente útil para prototipar aplicações agênticas sem escrever o código de backend completo. No entanto, o Langflow ainda é relativamente novo e tem algumas imperfeições para o uso em produção. Nossa cautela usual em relação a plataformas low-code se aplica aqui. Dito isso, gostamos que os workflows do Langflow podem ser definidos e versionados como código, o que pode mitigar algumas das desvantagens das plataformas low-code.
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109. LMCache
LMCache É uma solução de cache chave-valor (KV) que acelera a infraestrutura de serviço de LLMs. Ele atua como uma camada de cache especializada em um conjunto de motores de inferência de LLM, armazenando entradas de cache KV pré-computadas para textos que provavelmente serão processados várias vezes, como históricos de chat ou coleções de documentos. Ao persistir esses valores em disco, as computações de pré-preenchimento podem ser descarregadas da GPU, reduzindo o tempo para o primeiro token (TTFT) e cortando custos de inferência em workloads exigentes, como pipelines de RAG, aplicações de chat de múltiplos turnos e sistemas agênticos. Você pode integrar o LMCache com os principais servidores de inferência, como vLLM ou NVIDIA Dynamo, e achamos que vale a pena avaliar seu impacto na sua configuração.
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110. Mem0
Mem0 é uma camada de memória projetada para agentes de IA. Abordagens ingênuas frequentemente armazenam históricos de chat inteiros em um banco de dados e os reutilizam em conversas futuras, o que leva ao uso excessivo de tokens. O Mem0 substitui isso por uma arquitetura mais sofisticada que separa a memória em uma de curto prazo e uma camada inteligente de longo prazo que extrai e armazena apenas fatos e relações importantes. Sua arquitetura combina um armazenamento vetorial para similaridade semântica com um grafo de conhecimento para entender dados temporais e relacionais. Esse design reduz significativamente o uso de tokens de contexto, ao mesmo tempo que permite que os agentes mantenham uma consciência de longo prazo, o que é extremamente útil para personalização e muitos outros casos de uso.
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111. Linguagem de avaliação de controles de segurança abertos (OSCAL)
A linguagem de avaliação de controles de segurança abertos (OSCAL) é um formato de intercâmbio de informações aberto e legível por máquina, projetado para aumentar a automação na conformidade e no gerenciamento de riscos, e ajudar os times a se afastarem de abordagens manuais baseadas em texto. Liderada pelo Instituto Nacional de Padrões e Tecnologia (NIST), a OSCAL fornece representações padrão em XML, JSON e YAML para expressar controles de segurança associados a frameworks da indústria, como SOC 2 e PCI, bem como frameworks governamentais como o FedRAMP nos Estados Unidos, o Catálogo de Controles de Cibersegurança de Singapura e o Manual de Segurança da Informação da Austrália. Embora a OSCAL ainda não tenha sido amplamente adotada fora do setor público e seu ecossistema ainda esteja amadurecendo, estamos entusiasmadas com seu potencial para otimizar as avaliações de segurança, reduzir a dependência de planilhas e exercícios de marcar caixas, e até mesmo permitir a conformidade automatizada quando incorporada a plataformas de conformidade como código e de conformidade contínua.
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112. OpenInference
OpenInference é um conjunto de convenções e plugins; é complementar ao OpenTelemetry e projetado para observar aplicações de IA. Ele fornece instrumentação padronizada para frameworks e bibliotecas de machine learning, o que ajuda pessoas desenvolvedoras a rastrearem invocações de LLM juntamente com o contexto ao redor, como recuperações de vector store ou chamadas de ferramentas externas a APIs e motores de busca. Os spans podem ser exportados para qualquer coletor compatível com OTEL, garantindo o alinhamento com os pipelines de telemetria existentes. Anteriormente, publicamos sobre o Langfuse, uma plataforma de observabilidade de LLM comumente usada — o SDK do OpenInference pode registrar traces no Langfuse e em outras plataformas de observabilidade compatíveis com OpenTelemetry.
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113. Valibot
Valibot é uma biblioteca de validação de esquemas em TypeScript. Como outras bibliotecas de validação populares em TypeScript, como Zod e Ajv, ela fornece inferência de tipos, mas seu design modular é o que a diferencia. Essa arquitetura permite que os bundlers realizem tree shaking e code splitting eficazes, incluindo apenas as funções de validação realmente utilizadas. O Valibot pode reduzir o tamanho do bundle em até 95% em comparação com o Zod em cenários ideais. É uma escolha atraente para a validação de esquemas em ambientes onde o tamanho do bundle é crítico, como validação no lado do cliente ou funções sem servidor.
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114. Vercel AI SDK
O Vercel AI SDK é um conjunto de ferramentas full-stack de código aberto para a construção de aplicações e agentes impulsionados por IA no ecossistema TypeScript. Ele consiste em dois componentes principais: o AI SDK Core padroniza as chamadas de LLM agnósticas de modelo, suportando geração de texto, geração de objetos estruturados e chamada de ferramentas; o AI SDK UI simplifica o desenvolvimento de frontend com streaming, gerenciamento de estado e atualizações de UI em tempo real em React, Vue, Next.js e Svelte, de forma semelhante ao assistant-ui. Para times que já trabalham no ecossistema TypeScript e Next.js, o Vercel AI SDK fornece uma maneira rápida e transparente de construir aplicações de IA com experiências ricas no lado do cliente.
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Cada edição do Radar inclui blips que refletem nossas experiências nos seis meses anteriores. Talvez já tenhamos falado sobre o que você procura em um Radar anterior. Às vezes, deixamos coisas de fora simplesmente porque há muitas a serem abordadas. Também pode faltar um tópico específico porque o Radar reflete nossa experiência, não se baseando em uma análise abrangente do mercado.
