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Duração 14 horas
Programa do Curso
LangGraph e Padrões de Agentes: Uma Introdução Prática
- Grafos vs. cadeias lineares: quando e por quê
- Agentes, ferramentas e loops de planejador-executor
- Fluxo de trabalho básico: um grafo de agentes minimalista
Estado, Memória e Propagação de Contexto
- Projetando o estado do grafo e interfaces de nós
- Memória de curto prazo vs. memória persistida
- Janelas de contexto, sumarização e reidratação
Lógica de Ramificação e Controle de Fluxo
- Roteamento condicional e decisões de múltiplos caminhos
- Retentativas, tempo limite e disjuntores de circuito (circuit breakers)
- Alternativas, becos sem saída e nós de recuperação
Uso de Ferramentas e Integrações Externas
- Chamadas de funções/ferramentas a partir de nós e agentes
- Consumo de APIs REST e bancos de dados a partir do grafo
- Análise e validação de saídas estruturadas
Fluxos de Trabalho de Agentes Aumentados por Recuperação (RAG)
- Ingestão de documentos e estratégias de segmentação (chunking)
- Embeddings e bancos de vetores com ChromaDB
- Respostas fundamentadas com citações e salvaguardas
Avaliação, Depuração e Observabilidade
- Rastreamento de caminhos e inspeção de interações entre nós
- Conjuntos de referência (golden sets), avaliações e testes de regressão
- Monitoramento de qualidade, segurança e custo/latência
Empacotamento e Entrega
- Serviço via FastAPI e gerenciamento de dependências
- Versionamento de grafos e estratégias de reversão (rollback)
- Playbooks operacionais e resposta a incidentes
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Conhecimento prático de Python
- Experiência na construção de aplicações de LLM ou cadeias de prompts
- Familiaridade com APIs REST e JSON
Público-Alvo
- Engenheiros de IA
- Gerentes de produto
- Desenvolvedores que constroem sistemas interativos guiados por LLM
