Agentes de IA e Automação Inteligente

Do prompt à produção: construa agentes de IA que decidem, agem e se integram ao mundo real.

Construa agentes de IA autônomos que tomam decisões complexas. MCP, RAG, LLMs e integração com APIs reais. Projeto final com certificação.

O que você vai conseguir fazer

• Projetar e implementar agentes autônomos com LLMs, function calling e o padrão ReAct, do zero, em Google Colab
• Selecionar o modelo e o contexto adequados para cada agente, considerando custo, latência, janela de contexto e capacidade de tool use
• Construir pipelines de RAG — do protótipo sem código no NotebookLM ao pipeline com embeddings e FAISS — para dar conhecimento privado ao agente
• Criar e consumir servidores MCP, integrando agentes a APIs reais brasileiras de forma padronizada
• Orquestrar sistemas multiagente com memória e padrões supervisor-especialista, sabendo quando um único agente basta
• Avaliar, monitorar e proteger agentes em produção: observabilidade, custos, avaliação contínua, prompt injection e human-in-the-loop

Para quem é

Profissionais de dados, engenharia, TI e inovação que já usam LLMs e querem construir automações que decidem e agem, não só respondem. Também atende especialistas de domínio (indústria, agro, logística, operações) com base técnica em Python que querem prototipar agentes para seus processos.

Pré-requisitos

Python intermediário, noções de APIs REST e experiência prévia com LLMs via interface — nenhuma instalação local é necessária, pois todas as práticas rodam em ferramentas gratuitas de navegador.

Conteúdo

• Anatomia de um Agente de IA — Do chatbot ao agente: entenda o loop ReAct e construa seu primeiro agente autônomo em Colab (módulo de amostra gratuita) — 4h
• LLMs sob o capô: escolha de modelo e engenharia de contexto — O cérebro do agente: como escolher o modelo certo e escrever o contexto que produz decisões consistentes — 5h
• RAG: conectando o agente ao conhecimento da sua empresa — Do protótipo sem código no NotebookLM ao pipeline com embeddings e FAISS plugado no agente — 6h
• MCP: integrando agentes a APIs reais — O USB-C dos agentes: construa e consuma servidores MCP conectados a APIs públicas brasileiras — 5h30
• Orquestração, memória e sistemas multiagente — Pipeline, roteador e supervisor: vários agentes trabalhando juntos — e o senso crítico de quando um só basta — 5h30
• Produção, segurança e projeto final certificado — Observabilidade, defesa contra prompt injection e o agente completo que vai para o seu portfólio — 6h

Giselle Falcão, PhD — Consultora e pesquisadora em Inteligência Artificial e Ciência de Dados.