Lucas S. Vieira


Python Mínimo


O essencial para começar com IA


Guilda de IA

Recap: última aula

Na demo de agentes, tudo era Python por baixo:

  • OpenCode — agente de código no terminal
  • Pi — coding agent minimalista
  • Hermes Agent — assistente com memória e skills
  • Sprachspiel — harness cognitivo local

Pra construir algo assim, você não precisa de Python inteiro. Precisa do mínimo essencial — e é isso que veremos hoje.

Por que Python?

  • Sintaxe simples → parece pseudocódigo
  • Bibliotecas → milhões de pacotes prontos
  • Comunidade → documentação em todo lugar
  • O ecossistema de IA vive em Python → Ollama, LangChain, HuggingFace, PyTorch

Variáveis

nome = "Maria"      # texto (string)
idade = 25          # número inteiro (int)
altura = 1.70       # número decimal (float)
estudante = True    # verdadeiro/falso (bool)

# F-strings
mensagem = f"{nome} tem {idade} anos"

Listas e Dicionários

# Lista: sequência ordenada
frutas = ["maçã", "banana", "laranja"]
frutas.append("uva")
frutas[0]    # "maçã"
frutas[-1]   # "uva"

# Dicionário: pares chave-valor
pessoa = {"nome": "João", "idade": 30}
pessoa["nome"]           # "João"
pessoa["idade"] = 31     # atualiza
pessoa["cidade"] = "BH"  # adiciona

🔑 A sacada: mensagens de LLM

Uma conversa com um modelo é uma lista de dicionários: 

mensagens = [
    {"role": "system",
     "content": "Você é um tutor de Python."},
    {"role": "user", "content": "O que é uma lista?"},
    {"role": "assistant",
     "content": "É uma coleção ordenada..."},
]

Listas + dicionários = 90% do que você precisa pra LLM.

Funções

def saudar(nome, saudacao="Olá"):
    return f"{saudacao}, {nome}!"

saudar("Maria")        # "Olá, Maria!"
saudar("João", "Oi")  # "Oi, João!"

Funções com estado (sem classes!)

chat = []
chat.append({"role": "system",
             "content": "Você é um tutor."})
chat.append({"role": "user",
             "content": "O que é uma lista?"})

# Estado explícito: a lista É o histórico
print(chat)

💡 Sem classes — menos complexidade, mais clareza.

Condicionais

if idade >= 18:
    print("Maior de idade")
elif idade >= 12:
    print("Adolescente")
else:
    print("Criança")

Loops

# Iterar em lista
for fruta in frutas:
    print(fruta)

# Range
for i in range(5):
    print(i)  # 0, 1, 2, 3, 4

# While
count = 0
while count < 3:
    print(count)
    count += 1

Strings — texto é tudo pra LLM

texto = "Python é incrível"

texto.lower()                # minúsculas
texto.replace("incrível",
              "poderoso")    # substituir
texto.split()                # quebrar em palavras
" ".join(["Eu", "amo",
          "Python"])         # juntar
resposta.strip()             # limpar resposta do LLM

JSON — o formato das APIs

import json

dados = json.loads(resposta_api)

dados["choices"][0]["message"]["content"]

JSON é a mesma família do dicionário Python — chaves e valores.

Toda resposta de API de LLM chega como JSON.

🔴 Demo: Python no Colab (10-15 min)

  1. Abrir luksamuk.codes/pages/guilda-ia → Semana 04

Colab abre em modo SOMENTE LEITURA. Faça "Arquivo → Salvar uma cópia no Drive" antes de editar.

Recap

  • Variáveis, listas, dicts, funções
  • Mensagens de LLM = lista de dicts
  • Strings, JSON, loops e condicionais
  • 📓 Notebook do Colab com exercícios

"Python é a ferramenta. O LLM é o cérebro. A API é a ponte entre eles."

Para a próxima aula

Python + API de LLM

Vamos fazer o Python conversar de verdade:

  • Requisições HTTP na prática
  • Chat com memória (o histórico das próximas aulas)
  • Tratamento de erros com try/except

Perguntas?