Programa do Curso

Entendendo a Arquitetura e Conceitos Operacionais do Mastra

  • 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

  • Configuração de ambientes de execução containerizados
  • Preparação de clusters Kubernetes para cargas de trabalho de agentes de IA
  • Gerenciamento de segredos, credenciais e lojas de configuração

Implantação de Agentes de IA do Mastra

  • Empacotamento de agentes para implantação
  • Uso do GitOps e CI/CD para entrega automatizada
  • Validação de implantações através de testes estruturados

Estratégias de Escalabilidade para Agentes de IA em Produção

  • Padrões de escalabilidade horizontal
  • Autoscaling com HPA, KEDA e gatilhos baseados em eventos
  • Estratégias de distribuição de carga e tratamento de solicitações

Observabilidade, Monitoramento e Logging para Agentes de IA

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

Otimização de Desempenho e Eficiência de Recursos

  • Perfilagem de cargas de trabalho dos agentes
  • Melhoria do desempenho de inferência e redução da latência
  • Abordagens de otimização de custos para implantações em larga escala de agentes

Confiabilidade, Resiliência e Tratamento de Falhas

  • Design voltado para resiliência sob carga
  • Implementação de circuit-breaking, retries e rate limiting
  • Planejamento de recuperação de desastres para sistemas baseados em agentes

Integração do Mastra em Ecossistemas Empresariais

  • Interface com APIs, pipelines de dados e event buses
  • Alinhamento das implantações de agentes com DevSecOps empresarial
  • Adaptação de arquiteturas a ambientes de plataforma existentes

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Compreensão de containerização e orquestração
  • Experiência com fluxos de trabalho CI/CD
  • Familiaridade com conceitos de implantação de modelos de IA

Público-Alvo

  • Engenheiros 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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