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Programa do Curso
Introdução à IA Agêntica para Operações
- De runbooks estáticos a agentes de raciocínio: a evolução da automação de TI
- Anatomia do agente: loop de raciocínio, uso de ferramentas, memória e planejamento
- Quando automatizar versus quando manter humanos no loop
Frameworks e Arquiteturas de Agentes
- Padrões de agente único: ReAct, Plan-and-Execute e loops de chamada de ferramentas
- Arquiteturas multi-agente: padrões de supervisor, hierárquico e enxame (swarm)
- Comparação de frameworks: LangGraph, CrewAI, AutoGen e agentes personalizados
- Construindo seu primeiro agente operacional: consultar monitoramento, diagnosticar e propor
Integração de Ferramentas para Operações de TI
- Conectando agentes às APIs de Prometheus, Grafana, Datadog e PagerDuty
- Consultas de logs com agentes: integração com Elasticsearch, Loki e Splunk
- Uso de ferramentas de infraestrutura: kubectl, Terraform, Ansible via ações de agentes
- Projetando interfaces de ferramentas seguras com validação de parâmetros e idempotência
Automação de Resposta a Incidentes
- Triagem automática de incidentes: classificação de severidade e roteamento
- Geração de hipóteses de causa raiz e coleta de evidências
- Remediação automática: ações de reinício, escala, rollback e failover
- Construindo um agente de runbook de incidentes com níveis de autonomia progressivos
Segurança, Guardrails e Human-in-the-Loop
- Classificação de ações: somente leitura, baixo risco, alto risco e destrutivas
- Gates de aprovação e políticas de escalonamento para operações críticas
- Padrões de guardrail: listas de permissões de ação, limites de impacto (blast radius) e garantias de rollback
- Trilhas de auditoria e proveniência de decisões para conformidade
Orquestração Multi-Agente para Incidentes Complexos
- Coordenando agentes especializados: agente de triagem, agente de diagnóstico, agente de remediação
- Comunicação entre agentes e gerenciamento de contexto compartilhado
- Resolução de conflitos quando agentes propõem ações contraditórias
- Simulação ponta a ponta de incidentes graves com resposta multi-agente
Observabilidade e Avaliação
- Rastreando cadeias de raciocínio dos agentes para depuração e auditoria
- Avaliando a qualidade das decisões dos agentes: precisão, recall, tempo de resolução
- Loops de feedback: aprendizado com substituições de operadores e resultados
- Rastreamento de custos e economia de tokens para agentes operacionais
Implantação e Operações em Produção
- Implantando agentes como serviços: APIs, webhooks e jobs agendados
- Implantação gradual da autonomia: do modo sombra à remediação totalmente automática
- Runbook para falhas de agentes: o que acontece quando o próprio agente quebra
- Construindo o caso de negócio e medindo o ROI para operações autônomas
Requisitos
- Experiência em operações de TI, DevOps ou práticas de SRE.
- Familiaridade com scripts em Python e APIs REST.
- Compreensão básica das capacidades de LLMs e de prompt engineering.
Público-Alvo
- Engenheiros de SRE e DevOps explorando a automação baseada em IA.
- Engenheiros de plataforma construindo infraestrutura auto-curativa.
- Líderes de operações de TI avaliando a IA agêntica para o gerenciamento de incidentes.
14 Horas
Treinamento Corporativo Personalizado
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