Programa do Curso

Arquitetura Avançada do LangGraph

  • Padrões de topologia de grafos: nós, arestas, roteadores, subgrafos
  • Modelagem de estado: canais, passagem de mensagens, persistência
  • DAG versus fluxos cíclicos e composição hierárquica

Desempenho e Otimização

  • Padrões de paralelismo e concorrência em Python
  • Caching, batching, chamadas de ferramentas e streaming
  • Controles de custo e estratégias de orçamento de tokens

Engenharia de Confiabilidade

  • Tentativas, timeouts, backoff e circuit breakers
  • Idempotência e deduplicação de etapas
  • Pontos de verificação e recuperação usando armazenamento local ou na nuvem

Depuração de Grafos Complexos

  • Execução passo a passo e testes secundários (dry runs)
  • Inspecionar estado e rastrear eventos
  • Reproduzir problemas em produção usando sementes e dispositivos fixos (fixtures)

Observabilidade e Monitoramento

  • Registro estruturado e rastreamento distribuído
  • Métricas operacionais: latência, confiabilidade, uso de tokens
  • Painéis, alertas e acompanhamento do SLO (Service Level Objective)

Implantação e Operações

  • Empacotar grafos como serviços e contêineres
  • Gestão de configurações e tratamento de segredos
  • Pipelines CI/CD, implantações progressivas e canários

Qualidade, Testes e Segurança

  • Janelas de avaliação unitária, cenário e automatizada
  • Barris de proteção (guardrails), filtragem de conteúdo e tratamento de PII (Informações de Identificação Pessoal)
  • Equipe vermelha e experimentos caóticos para robustez

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Comprensão de Python e programação assíncrona
  • Experiência no desenvolvimento de aplicações LLM
  • Familiaridade com conceitos básicos de LangGraph ou LangChain

Público-alvo

  • Engenheiros de plataformas de IA
  • DevOps para IA
  • Arquitetos de ML que gerenciam sistemas de produção LangGraph
 35 Horas

Próximas Formações Provisórias

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