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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