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Programa do Curso

LangGraph e Padrões de Agentes: Um Guia Prático

  • Grafos versus cadeias lineares: quando e por quê
  • Agentes, ferramentas e loops planejador-executor
  • Primeiro fluxo de trabalho: um grafo agenético mínimo

Estado, Memória e Transmissão de Contexto

  • Projeto do estado do grafo e interfaces dos nós
  • Memória de curto prazo versus memória persistente
  • Janelas de contexto, sumarização e reidratação

Lógica de Ramificação e Fluxo de Controle

  • Roteamento condicional e decisões de múltiplos caminhos
  • Tentativas de repetição, timeouts e disjuntores (circuit breakers)
  • Mecanismos de fallback, pontos mortos e nós de recuperação

Uso de Ferramentas e Integrações Externas

  • Chamadas de funções/ferramentas a partir de nós e agentes
  • Consumo de APIs REST e bancos de dados a partir do grafo
  • Análise e validação de saídas estruturadas

Fluxos de Trabalho de Agentes com Recuperação Aumentada (RAG)

  • Ingestão de documentos e estratégias de fragmentação
  • Embeddings e vetores de armazenamento com ChromaDB
  • Respostas fundamentadas com citações e salvaguardas

Avaliação, Depuração e Observabilidade

  • Rastreamento de caminhos e inspeção das interações entre nós
  • Conjuntos de referência, avaliações e testes de regressão
  • Monitoramento de qualidade, segurança e custos/latência

Pacote e Entrega

  • Serviços com FastAPI e gestão de dependências
  • Versionamento de grafos e estratégias de rollback
  • Playbooks operacionais e resposta a incidentes

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Conhecimento prático de Python
  • Experiência na criação de aplicações LLM ou cadeias de prompts
  • Familiaridade com APIs REST e JSON

Público-Alvo

  • Engenheiros de IA
  • Gerentes de produto
  • Desenvolvedores que constroem sistemas interativos orientados por LLM
 14 Horas

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