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Programa do Curso
Introdução à Agentic AI para Operações
- De runbooks estáticos a agentes de raciocínio: a evolução da automação de TI
- Anatomia do agente: loop de raciocínio, uso de ferramentas, memória e planejamento
- Quando automatizar vs. quando manter humanos no loop
Frameworks e Arquiteturas de Agentes
- Padrões de agente único: ReAct, Plan-and-Execute e loops de chamada de ferramentas
- Arquiteturas multi-agente: padrões de supervisor, hierárquico e enxame
- Comparação de frameworks: LangGraph, CrewAI, AutoGen e agentes personalizados
- Construindo seu primeiro agente operacional: consultar monitoramento, diagnosticar, propor
Integração de Ferramentas para Operações de TI
- Conectando agentes a APIs do Prometheus, Grafana, Datadog e PagerDuty
- Consulta de logs com agentes: integração com Elasticsearch, Loki e Splunk
- Uso de ferramentas de infraestrutura: kubectl, Terraform, Ansible via ações do agente
- Projetando interfaces de ferramentas seguras com validação de parâmetros e idempotência
Automação de Resposta a Incidentes
- Triage de incidentes automatizada: classificação de severidade e roteamento
- Geração de hipóteses de causa raiz e coleta de evidências
- Remediação automatizada: ações de reiniciar, escalar, rollback e failover
- Construindo um agente de runbook de incidentes com níveis progressivos de autonomia
Segurança, Guardrails e Human-in-the-Loop
- Classificação de ações: somente leitura, baixo risco, alto risco e destrutivas
- Portões de aprovação e políticas de escalonamento para operações críticas
- Padrões de guardrails: listas de permissão de ações, limites de alcance de impacto e garantias de rollback
- Trilhas de auditoria e origem das decisões para conformidade
Orquestração Multi-Agente para Incidentes Complexos
- Coordenando agentes especialistas: agente de triage, agente de diagnóstico, agente de remediação
- Comunicação inter-agentes e gerenciamento de contexto compartilhado
- Resolução de conflitos quando agentes propõem ações contraditórias
- Simulação ponta a ponta de incidente grave com resposta multi-agente
Observabilidade e Avaliação
- Rastreando cadeias de raciocínio dos agentes para depuração e auditoria
- Avaliando a qualidade das decisões dos agentes: precisão, recall, tempo de resolução
- Ciclos de feedback: aprendizado com substituições de operadores e resultados
- Controle de custos e economia de tokens para agentes operacionais
Implantação em Produção e Operações
- Implantando agentes como serviços: APIs, webhooks e tarefas agendadas
- Despliegue gradual de autonomia: do modo sombra à auto-remediação total
- Runbook para falhas de agentes: o que acontece quando o próprio agente quebra
- Construindo o caso de negócio e medindo o ROI para operações autônomas
Requisitos
- Experiência com operações de TI, práticas DevOps ou SRE.
- Familiaridade com scripts em Python e APIs REST.
- Compreensão básica das capacidades de LLMs e engenharia de prompts.
Público-Alvo
- Engenheiros SRE e DevOps explorando automação baseada em IA.
- Engenheiros de plataforma construindo infraestruturas auto-saneáveis.
- Líderes de operações de TI avaliando Agentic AI para gestão de incidentes.
14 Horas