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Duração 14 horas
Programa do Curso
Introdução a LLMs e Estruturas de Agentes
- Visão geral de modelos de linguagem de grande escala na automação de infraestrutura
- Conceitos-chave em fluxos de trabalho multiagente
- AutoGen, CrewAI e LangChain: casos de uso em DevOps
Configuração de Agentes LLM para Tarefas DevOps
- Instalação do AutoGen e configuração de perfis de agentes
- Uso da API da OpenAI e outros provedores de LLM
- Configuração de espaços de trabalho e ambientes compatíveis com CI/CD
Automação de Fluxos de Testes e Qualidade de Código
- Uso de prompts para orientar LLMs na geração de testes unitários e de integração
- Uso de agentes para aplicar linter, regras de commit e diretrizes de revisão de código
- Resumo e marcação automáticos de pull requests
Agentes LLM para Tratamento de Alertas e Detecção de Mudanças
- Projeto de agentes respondedores para alertas de falha em pipelines
- Análise de logs e rastreamentos utilizando modelos de linguagem
- Detecção proativa de mudanças de alto risco ou configurações incorretas
Coordenação Multiagente em DevOps
- Orquestração de agentes por função (planejador, executor, revisor)
- Laços de mensagens entre agentes e gerenciamento de memória
- Projeto com intervenção humana (human-in-the-loop) para sistemas críticos
Segurança, Governança e Observabilidade
- Gerenciamento de exposição de dados e segurança de LLMs em infraestrutura
- Auditoria de ações de agentes e restrição de escopo
- Acompanhamento do comportamento do pipeline e feedback do modelo
Casos de Uso do Mundo Real e Cenários Personalizados
- Projeto de fluxos de trabalho de agentes para resposta a incidentes
- Integração de agentes com GitHub Actions, Slack ou Jira
- Melhores práticas para escalar a integração de LLMs em DevOps
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Experiência com ferramentas DevOps e automação de pipelines
- Conhecimento prático de Python e fluxos de trabalho baseados em Git
- Compreensão de LLMs ou familiaridade com engenharia de prompts
Público-Alvo
- Engenheiros de inovação e líderes de plataforma integrados com IA
- Desenvolvedores de LLMs atuando em DevOps ou automação
- Profissionais DevOps explorando estruturas de agentes inteligentes
Treinamento Corporativo Personalizado
Soluções de treinamento projetadas exclusivamente para empresas.
- Conteúdo Personalizado: Adaptamos o programa e os exercícios práticos aos objetivos e necessidades reais do seu projeto.
- Horário Flexível: Datas e horários adaptados à agenda da sua equipe.
- Formato: Online (ao vivo), In-Company (em suas instalações) ou Híbrido.
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