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Programa do Curso

Introdução aos Sistemas de Agentes LLM

  • Agentes LLM e conceitos de arquitetura multiagente
  • Visão geral do framework AutoGen e seu ecossistema
  • Papéis de agente: proxy de usuário, assistente, chamador de funções, entre outros

Instalação e Configuração do AutoGen

  • Configuração do ambiente Python e dependências
  • Fundamentos do arquivo de configuração do AutoGen
  • Conexão com provedores de LLM (OpenAI, Azure, modelos locais)

Design de Agentes e Definição de Papéis

  • Compreensão dos tipos de agentes e padrões de conversa
  • Definição de objetivos, prompts e instruções para os agentes
  • Delegação baseada em papéis e fluxo de controle de tarefas

Chamada de Funções e Integração de Ferramentas

  • Registro de funções para uso pelos agentes
  • Execução autônoma e colaborativa de funções
  • Conexão de APIs externas e scripts Python aos agentes

Gestão de Conversas e Memória

  • Rastreamento de sessões e memória persistente
  • Mensagens entre agentes e controle de tokens
  • Gerenciamento do contexto histórico das conversas

Fluxos de Trabalho Completos com Agentes

  • Criação de tarefas colaborativas multietapas (por exemplo, análise de documentos, revisão de código)
  • Simulação de diálogos usuário-agente e cadeias de decisão
  • Depuração e refinamento do desempenho dos agentes

Casos de Uso e Implantação

  • Agentes de automação interna: pesquisa, relatórios, scripting
  • Bots voltados para o público externo: assistentes de chat, integrações de voz
  • Empacotamento e implantação de sistemas de agentes em produção

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Conhecimento básico de programação em Python
  • Familiaridade com grandes modelos de linguagem (LLMs) e engenharia de prompts
  • Experiência com APIs e fluxos de trabalho de automação

Público-Alvo

  • Engenheiros de IA
  • Desenvolvedores de ML
  • Arquitetos de automação
 21 Horas

Número de participantes


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