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Programa do Curso
Arquitetura Avançada do LangGraph
- Padrões de topologia do grafo: nós, arestas, roteadores e subgrafos
- Modelagem de estado: canais, passagem de mensagens e persistência
- Fluxos em DAG versus cíclicos e composição hierárquica
Performance e Otimização
- Padrões de paralelismo e concorrência em Python
- Caching, loteamento, chamadas de ferramentas e streaming
- Controles de custo e estratégias de orçamento de tokens
Engenharia de Confiabilidade
- Tentativas de repetição, tempos limite, backoff e circuit breaking
- Idempotência e deduplicação de etapas
- Checkpointing e recuperação usando repositórios locais ou em nuvem
Depuração de Grafos Complexos
- Execução passo a passo e testes secos (dry runs)
- Inspecção de estado e rastreamento de eventos
- Reprodução de problemas em produção usando sementes (seeds) e fixtures
Observabilidade e Monitoramento
- Logging estruturado e rastreamento distribuído
- Métricas operacionais: latência, confiabilidade e uso de tokens
- Painéis (dashboards), alertas e acompanhamento de SLOs
Implantação e Operações
- Embalagem dos grafos como serviços e contêineres
- Gestão de configurações e manipulação de segredos
- Pipelines CI/CD, lançamentos graduais e estratégias canary
Qualidade, Testes e Segurança
- Avaliações automatizadas, cenários e testes unitários
- Guardrails (barreiras de segurança), filtragem de conteúdo e manipulação de dados sensíveis (PII)
- Red teaming e experimentos de caos para robustez
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Conhecimento de Python e programação assíncrona
- Experiência com desenvolvimento de aplicações LLM
- Familiaridade com conceitos básicos do LangGraph ou LangChain
Público-Alvo
- Engenheiros de plataforma de IA
- Profissionais de DevOps para IA
- Arquitetos de ML que gerenciam sistemas LangGraph em produção
35 Horas