Curso de Engenharia de IA Agêntica com Python — Construindo Agentes Autônomos

Fundamentos de IA Agêntica

• O que é um agente autônomo: definições e taxonomia
• Ciclo do agente: ciclo de perceber, decidir, agir e observar
• Padrões de design para responsabilidades e escopo do agente

Ferramentas Python e SDKs de Agentes

• Usando LangChain e SDKs semelhantes para iniciar agentes
• Programação assíncrona, filas de tarefas e gerenciamento de subprocessos
• Empacotamento, ambientes virtuais e fluxos de desenvolvimento reprodutíveis

Integração de Ferramentas e APIs Externas

• Projeto de interfaces de ferramentas e padrões de invocação seguros
• Conexão com APIs web, bancos de dados e serviços internos
• Gerenciamento de credenciais, segredos e acesso de menor privilégio

Memória, Estado e Gerenciamento de Contexto

• Janelas de contexto de curto prazo e técnicas de engenharia de prompts
• Arquiteturas de memória de longo prazo: Redis, lojas vetoriais, aumento por recuperação
• Consistência, estratégias de cache e higiene de memória

Orquestração, Planejamento e Fluxos de Trabalho em Várias Etapas

• Encadeamento de ações, subagentes e decomposição de tarefas
• Algoritmos de planejamento vs. orquestração heurística
• Tratamento de falhas, novas tentativas e ações compensatórias

Segurança, Testes e Observabilidade

• Modelos de ameaça, red-teaming e sanitização de entrada/saída
• Testes de unidade, integração e ponta a ponta para agentes
• Registros, métricas, rastreamento e alertas para o comportamento do agente

Implantação, Escalabilidade e MLOps para Agentes

• Containerização, pipelines de CI/CD e estratégias de rollout
• Controle de custos, limitação de taxa e otimização de recursos
• Monitoramento, governança e playbooks operacionais

Resumo e Próximos Passos