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Programa do Curso

Compreendendo a Arquitetura do Mastra e os Conceitos Operacionais

  • Componentes principais e seus papéis em produção
  • Padrões de integração suportados para ambientes empresariais
  • Considerações de segurança e governança

Preparando Ambientes para Implantação de Agentes

  • Configurando ambientes de tempo de execução conteinerizado
  • Preparando clusters do Kubernetes para cargas de trabalho de agentes de IA
  • Gerenciamento de segredos, credenciais e armazenamentos de configuração

Implantando Agentes de IA com Mastra

  • Empacotamento de agentes para implantação
  • Utilização de GitOps e CI/CD para entrega automatizada
  • Validação de implantações por meio de testes estruturados

Estratégias de Escalonamento para Agentes de IA em Produção

  • Padrões de escalonamento horizontal
  • Autoescalonamento com HPA, KEDA e gatilhos baseados em eventos
  • Distribuição de carga e estratégias de manipulação de solicitações

Observabilidade, Monitoramento e Logs para Agentes de IA

  • Melhores práticas para instrumentação de telemetria
  • Integração com Prometheus, Grafana e pilhas de logging
  • Rastreamento do desempenho dos agentes, deriva (drift) e anomalias operacionais

Otimização de Desempenho e Eficiência de Recursos

  • Análise de perfilação das cargas de trabalho dos agentes
  • Melhoria do desempenho de inferência e redução da latência
  • Abordagens de otimização de custos para implantações de agentes em grande escala

Confiabilidade, Resiliência e Tratamento de Falhas

  • Projeto voltado à resiliência sob carga
  • Implementação de circuit-breakers, retentativas e limitação de taxa
  • Planejamento de recuperação de desastres para sistemas baseados em agentes

Integração do Mastra nos Ecossistemas Empresariais

  • Interfacing com APIs, pipelines de dados e barramentos de eventos
  • Alinhamento das implantações de agentes com DevSecOps empresarial
  • Adaptação das arquiteturas aos ambientes de plataforma existentes

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Conhecimento sobre conteinerização e orquestração
  • Experiência com fluxos de trabalho de CI/CD
  • Familiaridade com conceitos de implantação de modelos de IA

Público-Alvo

  • Engenheiros de DevOps
  • Desenvolvedores Backend
  • Engenheiros de plataforma responsáveis por cargas de trabalho de IA
 21 Horas

Número de participantes


Preço por participante

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