A evolução das buscas chegou: de keywords (1.0) para semântica (2.0), agora entramos na era da Busca 3.0 com RAG Agêntico - onde agentes inteligentes não apenas recuperam informação, mas entendem contexto, executam análises e tomam decisões.

O que é Busca 3.0 - RAG Agêntico:

Busca 1.0: Keywords e índices invertidos

Busca 2.0: Embeddings e busca semântica

Busca 3.0: Agentes que entendem, processam e agem

Arquitetura MCP + RAG Agêntico:

Model Context Protocol como ponte entre LLMs e dados

Resources: dados expostos como contexto permanente

Tools: capacidades de execução e análise

Prompts: templates de interação reutilizáveis

Demonstração prática com dados de saúde:

Veremos um agente que transforma perguntas como "Como está minha evolução física?" em:

Queries temporais no Elasticsearch

Aggregations estatísticas automáticas

Correlações entre métricas

Visualizações e insights personalizados

Stack tecnológica detalhada:

FastMCP para servidor de protocolo

Elasticsearch como engine de busca e analytics

AsyncIO para operações concorrentes

Pydantic para validação de schemas

JSON-RPC para comunicação LLM-servidor

Por que isso muda tudo:

RAG tradicional é passivo - apenas recupera. RAG Agêntico com MCP é ativo - entende intenção, executa lógica complexa e gera insights. É a diferença entre "buscar documentos sobre exercícios" e "analisar meus padrões de atividade e sugerir melhorias".

Saia entendendo como construir a próxima geração de sistemas de busca inteligentes!