Glossário de IA: As Palavras Por Trás de Toda Ferramenta de IA Que Você Abre

Q: Quais termos de IA devo aprender primeiro?

Comece com os 8 no topo da página: [inteligência artificial](/ai-glossary/ai), [large language model](/ai-glossary/large-language-model), [modelo](/ai-glossary/model), [token](/ai-glossary/token), [prompt](/ai-glossary/prompt), [janela de contexto](/ai-glossary/context-window), [agente](/ai-glossary/agent) e [alucinação](/ai-glossary/hallucination). A maioria dos outros termos se baseia neles.

Q: Posso ver como os termos de IA se conectam?

Sim. [aiglossary.io](https://aiglossary.io/?utm_source=aios.guide&utm_medium=glossary&utm_campaign=ai-os) mostra os termos em um mapa interativo, para você ver quais ideias dependem umas das outras e segui-las de um termo para o próximo.

Q: Qual a diferença entre um modelo e um agente?

Um [modelo](/ai-glossary/model) transforma sua entrada em uma saída, como texto. Um [agente](/ai-glossary/agent) é um modelo que recebeu ferramentas, instruções e um trabalho, para que possa realizar ações e também responder.

AI glossary

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Inteligência artificial (AI)

Inteligência artificial (IA) é uma tecnologia que permite que computadores realizem tarefas que normalmente exigem inteligência humana, como entender a linguagem, reconhecer imagens, resolver problemas e tomar decisões.

Modelo de linguagem grande (LLM)

Um modelo de linguagem grande é um programa treinado com enormes quantidades de texto que prevê qual palavra vem a seguir.

Model

Um modelo é a coisa treinada em si: um conjunto muito grande de números que transforma sua entrada em sua saída.

Token

Um token é um pedaço de texto, aproximadamente três quartos de uma palavra, e é a unidade em que tudo é contado.

Prompt

Um prompt é o que você envia. A instrução, a pergunta, o contexto, tudo junto.

Janela de contexto

A janela de contexto é o limite de quanto o modelo consegue "segurar" de uma vez.

Agente

Um agente é um modelo que recebeu ferramentas, instruções e um trabalho, para que possa agir em vez de apenas responder.

Alucinação

Uma "alucinação" é o modelo afirmando algo falso com total confiança.

A

AFK

AFK é começar o trabalho e se afastar, deixando o agente rodar sem supervisão.

Agente

Um agente é um modelo que recebeu ferramentas, instruções e um trabalho, para que possa agir em vez de apenas responder.

AGENTS.md

AGENTS.md é um arquivo que o agente lê no início de cada sessão, não importa no que você esteja trabalhando.

Alucinação

Uma "alucinação" é o modelo afirmando algo falso com total confiança.

Arnês

O arnês é tudo o que envolve o modelo e o transforma de um gerador de texto em algo que pode agir.

Automação

Automação é um fluxo de trabalho que roda sem você iniciá-lo.

B

Bajulação

Bajulação é o modelo concordar com você porque concordância é o que as pessoas recompensaram, não porque você está certo.

Banco de dados vetorial

Um banco de dados vetorial armazena embeddings para que você possa pesquisar por significado em muitos documentos, rapidamente.

C

Chamada de ferramenta

Uma chamada de ferramenta é o agente pedindo para fazer algo: ler este arquivo, executar este comando, pesquisar por isso.

Chave de API

Uma chave de API é a senha que permite que um programa use um serviço em seu nome.

CLI

Uma CLI é um comando que você executa em um terminal, e não custa nada até você executá-lo.

Compactação

Compactação é quando uma sessão longa é resumida para que possa continuar em um espaço menor.

Conhecimento contextual

Conhecimento contextual é o que o agente consegue ler agora, em oposição ao que ele meio que lembra do treinamento.

Conhecimento paramétrico

Conhecimento paramétrico é o que o modelo sabe do treinamento, congelado no momento em que o treinamento parou.

Contexto

Contexto é tudo o que o modelo consegue ver quando responde.

Corte de conhecimento

O corte de conhecimento é a data em que o modelo parou de aprender. Ele não sabe nada depois disso.

D

Degradação da atenção

Degradação da atenção é uma sessão que piora à medida que fica mais longa, porque o foco é distribuído de forma mais diluída.

Divulgação progressiva

Divulgação progressiva é carregar apenas o que é necessário agora, e deixar um ponteiro para o resto.

E

Embasamento

Embasar é conectar uma resposta a uma fonte que ela pode apontar, em vez de uma que ela produziu da memória.

Embedding

Um embedding transforma um pedaço de texto em números, para que um computador possa encontrar outro texto que signifique algo similar.

Engenharia de contexto

Engenharia de contexto é decidir o que o agente já deve saber, e garantir que isso seja carregado antes de você perguntar.

Engenharia de prompt

Engenharia de prompt é formular melhor o pedido para obter um resultado melhor.

Esforço

Esforço é o quanto o modelo "pensa" antes de responder.

Evals

Evals são um conjunto de casos de teste que você executa para verificar se uma mudança realmente melhorou as coisas.

F

Ferramenta

Uma ferramenta é algo que um agente pode usar: ler um arquivo, executar um comando, pesquisar na web, enviar uma solicitação.

Fine-tuning

Fine-tuning é um treinamento adicional com seus próprios exemplos, para que o modelo se comporte de forma diferente por padrão.

Fluxo de Trabalho

Um fluxo de trabalho é um trabalho com etapas que roda da mesma forma todas as vezes.

G

Geração aumentada por recuperação (RAG)

RAG é pesquisar algo primeiro, depois responder a partir do que foi encontrado, em vez de usar a memória.

Guardrails

Guardrails são as regras que impedem um agente de fazer certas coisas, não importa o que lhe tenha sido pedido.

H

Handoff

Um handoff é passar o que uma sessão sabe para a próxima, porque nada se transfere sozinho.

Hook

Um hook é algo que roda automaticamente em um evento, independentemente se o agente decide ou não.

Humano no processo

Humano no processo significa que você permanece na sessão, revisando e redirecionando à medida que avança.

I

Inferência

Inferência é o modelo rodando: lendo sua entrada e gerando uma resposta.

Injeção de prompt

Injeção de prompt é quando o texto que o agente lê contém instruções, e ele as segue.

Inteligência artificial (AI)

J

Janela de contexto

A janela de contexto é o limite de quanto o modelo consegue "segurar" de uma vez.

L

Limite de taxa

Um limite de taxa é o teto de quanto você pode usar em uma janela, antes de ter que esperar.

Limpeza

Limpar é encerrar a sessão e começar do zero, sem nada sendo levado adiante.

M

Memory system

Um sistema de memória é o que você constrói para que um agente saiba na próxima sessão as coisas que aprendeu nesta.

Model

Um modelo é a coisa treinada em si: um conjunto muito grande de números que transforma sua entrada em sua saída.

Modelo de linguagem grande (LLM)

Um modelo de linguagem grande é um programa treinado com enormes quantidades de texto que prevê qual palavra vem a seguir.

Modelo de raciocínio

Um modelo de raciocínio resolve um problema antes de responder, em vez de responder imediatamente.

Multimodal

Multimodal significa que ele lida com mais do que texto: imagens, áudio, vídeo, prints de tela.

N

Não-determinismo

Não-determinismo significa que a mesma pergunta pode ter uma resposta diferente duas vezes.

O

Orçamento de atenção

Orçamento de atenção é a quantidade fixa de foco distribuída por tudo na sessão, não importa o quanto você adicione.

Orquestrador

Um orquestrador é o que decide qual agente faz o quê, em que ordem e o que acontece com os resultados.

P

Parâmetros

Parâmetros são os números dentro de um modelo que foram definidos durante o treinamento. Tudo o que ele sabe vive neles.

Permissão

Uma permissão é a checagem antes de um agente fazer algo que você ainda não aprovou.

Previsão do próximo token

A previsão do próximo token é a única coisa que um modelo faz: escolher o próximo pedaço de texto, adicioná-lo e ir de novo.

Programar por intuição

Programar por intuição é aceitar o que o agente produziu sem ler.

Prompt

Um prompt é o que você envia. A instrução, a pergunta, o contexto, tudo junto.

Prompt de sistema

O prompt de sistema é a instrução permanente enviada antes de todo o resto, em cada solicitação.

Protocolo de Contexto do Modelo (MCP)

MCP é uma forma padrão de dar ferramentas a um agente para um serviço, então o mesmo conector funciona em qualquer agente que o "fale".

Provedor do modelo

O provedor do modelo é quem roda o modelo para você: Anthropic, OpenAI, Google ou sua própria máquina.

R

Resultado da ferramenta

Um resultado de ferramenta é o que retorna depois que o agente faz algo: o conteúdo do arquivo, a saída ou o erro.

S

Sandbox

Uma sandbox é um lugar isolado onde um agente é executado, para que um erro não consiga alcançar nada que importe.

Sem estado

Sem estado significa que nada é levado adiante. O modelo é sem estado: ele não lembra de nada entre as requisições.

Sessão

Uma sessão é uma rodada de trabalho com um agente, desde abri-lo até fechá-lo.

Sistema de arquivos

O sistema de arquivos são as pastas e arquivos no seu computador, e é onde um agente realmente trabalha.

Skill

Uma skill é um procedimento escrito para um trabalho que você faz sempre do mesmo jeito. Seu POP, de um jeito que o agente segue em vez de improvisar.

Stateful

Stateful significa que ele carrega algo adiante. Uma sessão é stateful entre turnos, e um agente pode ser feito stateful entre sessões.

Subagente

Um subagente é um ajudante para quem um agente entrega um trabalho, que funciona separadamente e reporta uma única resposta.

T

Temperatura

Temperatura é o quanto o modelo varia suas escolhas. Baixa é previsível, alta é solta.

Token

Um token é um pedaço de texto, aproximadamente três quartos de uma palavra, e é a unidade em que tudo é contado.

Tokens de cache

Tokens de cache são a parte da sua entrada que já foi processada e não precisa ser paga novamente por completo.

Tokens de entrada

Tokens de entrada são tudo o que você envia: sua mensagem, seus arquivos, suas regras e toda a conversa até agora.

Tokens de saída

Tokens de saída são o que o modelo escreve de volta, e eles são a metade cara.

Treinamento

Treinamento é onde um modelo aprende, uma vez, lendo enormes quantidades de texto e se ajustando para prever melhor.

Turno

Um turno é uma mensagem sua mais tudo o que o agente faz antes de retornar o controle.

U

Uso do computador

O uso do computador é um agente operando uma tela da mesma forma que uma pessoa faz: olhando, clicando, digitando.

Z

Zona inteligente

A zona inteligente é a parte inicial de uma sessão, quando ela está afiada, antes de divagar.

Perguntas frequentes sobre o glossário de IA

Aqui estão as perguntas que as pessoas mais fazem sobre termos de IA, com uma resposta direta para cada.

O que é um glossário de IA?

Um glossário de IA é uma lista de termos usados em inteligência artificial, cada um com uma definição simples. Este aqui cobre as palavras que você encontra ao trabalhar com agentes de IA, desde tokens e janelas de contexto até skills, hooks e MCP.

Para quem é este glossário de IA?

Ele foi escrito para criadores, fundadores e empreendedores que usam IA em seu trabalho e querem cada termo explicado sem jargões.

Quais termos de IA devo aprender primeiro?

Comece com os 8 no topo da página: inteligência artificial, large language model, modelo, token, prompt, janela de contexto, agente e alucinação. A maioria dos outros termos se baseia neles.

Como este glossário de IA é organizado?

Os termos estão listados de A a Z, com uma barra de letras que fica no topo da página para você pular para qualquer letra. Os termos para aprender primeiro ficam acima da lista, em Comece aqui.

Posso ver como os termos de IA se conectam?

Sim. aiglossary.io mostra os termos em um mapa interativo, para você ver quais ideias dependem umas das outras e segui-las de um termo para o próximo.

Qual a diferença entre IA, machine learning e deep learning?

Cada um está dentro do anterior. IA é o campo, machine learning é a principal forma como a IA é construída hoje, e deep learning é machine learning construído em redes neurais em camadas. IA generativa, como ChatGPT e Claude, está dentro do deep learning. Leia a explicação completa.

Qual a diferença entre um modelo e um agente?

Um modelo transforma sua entrada em uma saída, como texto. Um agente é um modelo que recebeu ferramentas, instruções e um trabalho, para que possa realizar ações e também responder.

O que é um AI OS?

Um AI OS, ou sistema operacional de IA, é seu contexto, habilidades, memória e ferramentas configurados uma vez, para que cada agente de IA que você usa conheça seu negócio desde a primeira mensagem. O guia como construir um AI OS mostra como configurar um.

Este glossário de IA é gratuito?

Sim. Cada termo e cada definição nesta página são gratuitos para ler.

O glossário de IApara criadores e fundadores

Start here

Inteligência artificial (AI)

Modelo de linguagem grande (LLM)

Model

Token

Prompt

Janela de contexto

Agente

Alucinação

A

AFK

Agente

AGENTS.md

Alucinação

Arnês

Automação

B

Bajulação

Banco de dados vetorial

C

Chamada de ferramenta

Chave de API

CLI

Compactação

Conhecimento contextual

Conhecimento paramétrico

Contexto

Corte de conhecimento

D

Degradação da atenção

Divulgação progressiva

E

Embasamento

Embedding

Engenharia de contexto

Engenharia de prompt

Esforço

Evals

F

Ferramenta

Fine-tuning

Fluxo de Trabalho

G

Geração aumentada por recuperação (RAG)

Guardrails

H

Handoff

Hook

Humano no processo

I

Inferência

Injeção de prompt

Inteligência artificial (AI)

J

Janela de contexto

L

Limite de taxa

Limpeza

M

Memory system

Model

Modelo de linguagem grande (LLM)

Modelo de raciocínio

Multimodal

N

Não-determinismo

O

Orçamento de atenção

Orquestrador

P

Parâmetros

Permissão

Previsão do próximo token

Programar por intuição

Prompt

Prompt de sistema

Protocolo de Contexto do Modelo (MCP)

Provedor do modelo

R