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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