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Programa do Curso
Fundamentos de Agentes Autônomos
- Conceitos fundamentais por trás da IA agente
- Tipos de frameworks de agentes autônomos
- Direções emergentes em pesquisa
Dentro do BabyAGI
- Lógica de geração e priorização de tarefas
- Loops de execução e estruturas de memória
- Forças e limitações do design do BabyAGI
Comparando o BabyAGI com Outros Agentes
- Agentes de tarefas baseados em LLM e planejadores
- Frameworks de orquestração multi-agentes
- Modelos reativos versus deliberativos de agentes
Avaliando Autonomia e Controle
- Níveis de autonomia em sistemas de IA
- Modelos com intervenção humana e supervisão
- Modos de falha e fatores de risco
Aplicações Práticas e Casos de Uso no Mundo Real
- Automação de pesquisa
- Fluxos de trabalho de conhecimento empresarial
- Tarefas de exploração e raciocínio autônomas
Benchmarking e Avaliação de Desempenho
- Critérios para avaliar agentes autônomos
- Testes sob estresse e análise comportamental
- Metodologias de avaliação comparativa
Projetando e Implementando Sistemas Agentes
- Considerações arquiteturais
- Integração com ferramentas organizacionais
- Escalabilidade e gerenciamento operacional
Trajetórias Futuras na Autonomia da IA
- Evolução de frameworks agentes
- Potenciais avanços e limitações
- Implicações estratégicas para pesquisa e indústria
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Compreensão de conceitos avançados de IA
- Experiência com fluxos de trabalho de aprendizado de máquina
- Familiaridade com arquiteturas de agentes autônomos
Público-Alvo
- Pesquisadores de IA
- Líderes de inovação
- Estrategistas de IA
14 Horas
