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Duração 14 horas
Programa do Curso
Fundamentos dos Agentes Autônomos
- Conceitos centrais da IA agêntica
- Tipos de frameworks de agentes autônomos
- Direções emergentes de pesquisa
Dentro do BabyAGI
- Lógica de geração e priorização de tarefas
- Laços de execução e estruturas de memória
- Vantagens e restrições do design do BabyAGI
Comparando BabyAGI com Outros Agentes
- Agentes e planejadores de tarefas baseados em LLMs
- Frameworks de orquestração de múltiplos agentes
- Modelos de agentes reativos vs. deliberativos
Avaliando Autonomia e Controle
- Níveis de autonomia em sistemas de IA
- Modelos de supervisão e participação humana (human-in-the-loop)
- Modos de falha e fatores de risco
Aplicações e Casos de Uso no Mundo Real
- Automação de pesquisa
- Fluxos de trabalho de conhecimento empresarial
- Tarefas de exploração e raciocínio autônomos
Benchmarking e Avaliação de Desempenho
- Critérios para avaliar agentes autônomos
- Testes de estresse e análise comportamental
- Metodologias de avaliação comparativa
Projetando e Implantando Sistemas Agênticos
- Considerações de arquitetura
- Integração com ferramentas organizacionais
- Escalaridade e gestão operacional
Trilhas Futuras na Autonomia de IA
- Evolução dos frameworks agênticos
- Possíveis avanços e restrições
- Implicações estratégicas para pesquisa e indústria
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Compreensão de conceitos avançados de IA
- Experiência com fluxos de trabalho de machine learning
- Familiaridade com arquiteturas de agentes autônomos
Público-Alvo
- Pesquisadores em IA
- Líderes de inovação
- Estrategistas de IA
