Curso de LLMs e Agentes em Workflows de DevOps

Introdução a LLMs e Frameworks de Agentes

• Visão geral de grandes modelos de linguagem na automação de infraestrutura
• Principais conceitos em workflows multiagente
• AutoGen, CrewAI e LangChain: casos de uso em DevOps

Configuração de Agentes LLM para Tarefas de DevOps

• Instalação do AutoGen e configuração de perfis de agentes
• Utilização da API da OpenAI e outros provedores de LLM
• Configuração de workspaces e ambientes compatíveis com CI/CD

Automação de Workflows de Testes e Qualidade de Código

• Uso de prompts para orientar LLMs na geração de testes unitários e de integração
• Utilização de agentes para aplicar linting, regras de commit e diretrizes de revisão de código
• Resumo e categorização automatizados de pull requests

Agentes LLM para Tratamento de Alertas e Detecção de Mudanças

• Projeto de agentes respondedores para alertas de falha no pipeline
• Análise de logs e rastreamentos usando modelos de linguagem
• Detecção proativa de mudanças de alto risco ou configurações incorretas

Coordenação Multiagente em DevOps

• Orquestração de agentes com base em papéis (planejador, executor, revisor)
• Laços de mensagens entre agentes e gerenciamento de memória
• Design human-in-the-loop para sistemas críticos

Segurança, Governança e Observabilidade

• Tratamento de exposição de dados e segurança de LLMs na infraestrutura
• Auditoria de ações de agentes e restrição de escopo
• Acompanhamento do comportamento do pipeline e feedback do modelo

Casos de Uso no Mundo Real e Cenários Personalizados

• Projeto de workflows de agentes para resposta a incidentes
• Integração de agentes com GitHub Actions, Slack ou Jira
• Boas práticas para escalar a integração de LLMs em DevOps

Resumo e Próximos Passos