Programa do Curso
Dia 1
Anatomia de um Agente de IA Moderno
Além dos chatbots: agentes como sistemas autônomos de raciocínio e atuação
Paradigmas de agentes reativos, proativos, híbridos e orientados a objetivos
Componentes essenciais: percepção, planejamento, memória, uso de ferramentas e ação
Trocas entre projetos de agente único versus multi-agente
Frameworks de Agentes e o Stack Moderno
LangChain, LlamaIndex, AutoGen, CrewAI e suas trocas comparativas
Comparação com frameworks clássicos como JADE e SPADE
Escolha de um framework com base nos requisitos de produção
Chamadas de ferramenta, chamadas de função e saídas estruturadas
Mão na obra: estruturação de um agente único em Python com chamadas de ferramentas
Arquiteturas de Sistemas Multi-Agente
Designs centralizados, descentralizados, híbridos e em camadas de MAS (Multi-Agent Systems)
FIPA ACL, passagem de mensagens e seus equivalentes modernos
Padrões de coordenação: planejamento, negociação e sincronização
Comportamento emergente e auto-organização em populações de agentes
Toma de Decisão e Aprendizado em Agentes
Teoria dos jogos para interações cooperativas e competitivas entre agentes
Aprendizado por reforço em ambientes multi-agente
Aprendizado por transferência e compartilhamento de conhecimento entre agentes
Resolução de conflitos e confiança entre agentes coordenadores
Dia 2
Fundamentos Multimodais para Agentes
IA multimodal como um fluxo de trabalho unificado através de texto, imagem, fala e vídeo
Principais modelos multimodais: GPT-4 Vision, Gemini, Claude, Whisper
Técnicas de fusão para combinar modulações dentro do ciclo de raciocínio de um agente
Trocas entre latência, custo e precisão em pipelines multimodais
Construindo a Camada de Percepção
Processamento de imagem para agentes: classificação, legendagem e detecção de objetos
Reconhecimento de fala com Whisper ASR e transcrição em streaming
Síntese de texto-para-fala e interação por voz natural
Conexão das saídas de percepção ao raciocínio baseado em LLM e seleção de ferramentas
Mão na obra - Construindo um Agente Multimodal em Python
Definição da tarefa do agente, janela de contexto e inventário de ferramentas
Configuração das APIs GPT-4 Vision e Whisper de ponta a ponta
Implementação de gerenciamento de memória, estado e conversa
Adição de chamadas de ferramenta que produzem efeitos colaterais no mundo real de forma segura
Mão na obra - Orquestrando um Sistema Multi-Agente
Composição de agentes especializados com AutoGen ou CrewAI
Definição de papéis, responsabilidades e protocolos de comunicação entre agentes
Alocação de recursos e coordenação em um ambiente simulado
Registro do raciocínio dos agentes, chamadas de ferramentas e decisões para inspeção e auditoria
Dia 3
Superfície de Ameaça de Agentes de IA em Produção
O que torna a IA agêntica vulnerável de forma única comparada ao software tradicional
Superfície de ataque: camadas de dados, modelo, prompt, ferramenta, saída e interface
Modelagem de ameaças para sistemas baseados em agentes com uso autônomo de ferramentas
Comparação das práticas de cibersegurança de IA com a cibersegurança tradicional
Mão na obra - Ataques Adversariais
Exemplos adversariais e métodos de perturbação: FGSM, PGD, DeepFool
Cenários de ataque white-box versus black-box
Ataques de inversão de modelo e inferência de pertencimento a conjuntos de dados
Envenenamento de dados e injeção de backdoors durante o treinamento
Injeção de prompt, quebra de restrições (jailbreaking) e uso indevido de ferramentas em agentes baseados em LLM
Técnicas Defensivas e endurecimento de Modelos
Estratégias de treinamento adversarial e aumento de dados
Distilação defensiva e outras técnicas de robustez
Pré-processamento de entrada, mascaramento de gradientes e regularização
Privacidade diferencial, injeção de ruído e orçamentos de privacidade
Aprendizado federado e agregação segura para treinamento distribuído
Mão na obra com o Adversarial Robustness Toolbox
Simulação de ataques contra o agente multimodal construído no Dia 2
Medição da robustez sob perturbação e quantificação da degradação
Apliação iterativa de defesas e reavaliação das taxas de sucesso dos ataques
Testes de estresse nas vias de chamadas de ferramentas e vetores de injeção de prompt
Dia 4
Frameworks de Gestão de Risco para IA
NIST AI Risk Management Framework: governar, mapear, medir, gerenciar
ISO/IEC 42001 e padrões emergentes específicos de IA
Mapeamento dos riscos de IA para frameworks GRC (Governança, Risco e Conformidade) empresariais existentes
Requisitos de prestação de contas, auditabilidade e documentação da IA
Conformidade Regulatória para Sistemas Agênticos
EU AI Act: níveis de risco, usos proibidos e obrigações para sistemas de alto risco
Implicações do GDPR e CCPA para pipelines de dados de agentes
Ordem Executiva dos EUA sobre IA Segura, Confiável e Trazível
Orientações setoriais específicas para finanças, saúde e serviços públicos
Risco de terceiros e uso de ferramentas de IA por fornecedores
Ética, Vieses e Explicabilidade
Detecção e mitigação de vieses em toda a percepção e raciocínio do agente
Explicabilidade e transparência como propriedades relevantes para a segurança
Equidade, danos secundários e implantação responsável
Design de comportamento de agente inclusivo e auditável
Implantação em Produção, Monitoramento e Resposta a Incidentes
Padrões de implantação segura para sistemas de agente único e multi-agente
Monitoramento contínuo para desvios (drift), anomalias e abusos
Registro de logs, trilhas de auditoria e prontidão forense para ações dos agentes
Playbooks de resposta a incidentes de segurança de IA e recuperação
Estudos de caso de violações reais de IA e lições aprendidas
Capstone e Síntese
Revisão do sistema multi-agente multimodal construído ao longo do curso
Revisão do pipeline de ponta a ponta: design, construção, segurança, governança, implantação
Autoavaliação do sistema contra as funções do NIST AI RMF
Perspectiva futura sobre tendências emergentes em IA agêntica e segurança de IA
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
Público-Alvo
Engenheiros e arquitetos de IA que desenvolvem sistemas agênticos para uso em produção. Profissionais de cibersegurança, risco e conformidade responsáveis pela garantia da IA em indústrias regulamentadas, como finanças, saúde e consultoria. Desenvolvedores sêniores e líderes de soluções que integram capacidades multimodais e multi-agente em plataformas empresariais.
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Testemunhos de Clientes (3)
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Bom misto de conhecimento e prática
Ion Mironescu - Facultatea S.A.I.A.P.M.
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Ion Mironescu - Facultatea S.A.I.A.P.M.
Curso - Autonomous Decision-Making with Agentic AI
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