Você está vendo a versão anterior da nova experiência da Alura que estamos preparando para você. Em breve, ela ganha uma identidade visual novinha totalmente pensada em potencializar seus estudos!
A minha resposta deu totalmente diferente a da instrutora.
instrutora:
Vale lembrar que troquei from langchain_groq import ChatGroq
llm = ChatGroq(
model="llama-3.3-70b-versatile",
temperature=0
)
pois aquele modelo da instrutora está desatualizado e não funciona.
Ola! A troca para llama-3.3-70b-versatile pode explicar parte da diferença, porque o agente depende do modelo para interpretar a pergunta e decidir qual código executar. Mesmo com temperature=0, modelos diferentes podem gerar estratégias diferentes.
Pelas imagens, porém, há um ponto importante: os valores apresentados pelo agente não correspondem ao groupby() mostrado na segunda imagem. O código correto para obter a média por categoria é algo como:
df.groupby("categoria_produto")["tempo_entrega"].mean()
Nesse caso, Mercado aparece com 26.539576 minutos, que é justamente o resultado esperado na demonstração da instrutora. Então eu não atribuiria automaticamente a diferença apenas à troca do modelo. Vale verificar se o df usado pelo agente é exatamente o mesmo da atividade e se ele executou esse agrupamento sobre todas as linhas.