30:["$","section","2",{"className":"mb-16","children":[["$","h2",null,{"className":"text-2xl md:text-3xl font-bold text-white mb-6","children":"Arquitetura de um Agente: O Padrão ReAct"}],[["$","p","0",{"className":"text-gray-300 leading-relaxed mb-6","children":"Padrão ReAct (Reasoning + Acting) é a base dos agentes atuais. Ciclo direto:\n recebe input → analisa contexto → decide ação → executa ferramenta → observa resultado →\n repete até resolver. Simples e poderoso."}],["$","div","1",{"className":"grid gap-4 mb-8","children":[["$","div","0",{"className":"flex items-center gap-4","children":[["$","div",null,{"className":"flex items-center justify-center w-8 h-8 bg-lime-500 text-black rounded-full font-semibold","children":1}],["$","div",null,{"className":"text-gray-300","children":["$","div",null,{"dangerouslySetInnerHTML":{"__html":"Input: Usuário envia mensagem ou sistema detecta evento."}}]}]]}],["$","div","1",{"className":"flex items-center gap-4","children":[["$","div",null,{"className":"flex items-center justify-center w-8 h-8 bg-lime-500 text-black rounded-full font-semibold","children":2}],["$","div",null,{"className":"text-gray-300","children":["$","div",null,{"dangerouslySetInnerHTML":{"__html":"Reasoning: LLM analisa contexto e histórico para decidir\n próximo passo."}}]}]]}],["$","div","2",{"className":"flex items-center gap-4","children":[["$","div",null,{"className":"flex items-center justify-center w-8 h-8 bg-lime-500 text-black rounded-full font-semibold","children":3}],["$","div",null,{"className":"text-gray-300","children":["$","div",null,{"dangerouslySetInnerHTML":{"__html":"Action: Agente escolhe ferramenta (API, banco de dados, web\n search) e executa."}}]}]]}],["$","div","3",{"className":"flex items-center gap-4","children":[["$","div",null,{"className":"flex items-center justify-center w-8 h-8 bg-lime-500 text-black rounded-full font-semibold","children":4}],["$","div",null,{"className":"text-gray-300","children":["$","div",null,{"dangerouslySetInnerHTML":{"__html":"Observation: Resultado da ação volta ao agente para nova\n análise."}}]}]]}],["$","div","4",{"className":"flex items-center gap-4","children":[["$","div",null,{"className":"flex items-center justify-center w-8 h-8 bg-lime-500 text-black rounded-full font-semibold","children":5}],["$","div",null,{"className":"text-gray-300","children":["$","div",null,{"dangerouslySetInnerHTML":{"__html":"Loop: Repete até tarefa completa ou limite de iterações."}}]}]]}]]}],["$","div","2",{"className":"border rounded-xl p-6 mb-8 bg-blue-500/10 border-blue-500/20 text-blue-400","children":[["$","h3",null,{"className":"font-semibold mb-3 flex items-center gap-2 text-blue-400","children":[["$","span",null,{"children":"ℹ️"}],"Exemplo Prático"]}],["$","div",null,{"className":"text-gray-300 leading-relaxed","children":[["$","p","0",{"className":"text-gray-300 leading-relaxed mb-6","children":"Usuário: \"Quero comprar tênis Nike Air Max\" → Agente busca produto no\n catálogo → Gera link de pagamento → Envia email de confirmação → Notifica vendedor.\n Tudo sem intervenção humana."}]]}]]}]]]}]