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 Duração 21 horas

Programa do Curso

Introdução aos Sistemas de Agentes LLM

  • Conceitos de agentes LLM e arquitetura multi-agente
  • Visão geral do framework e ecossistema AutoGen
  • Papéis dos agentes: proxy de utilizador, assistente, chamador de funções e outros

Instalação e Configuração do AutoGen

  • Configuração do ambiente Python e dependências
  • Fundamentos do ficheiro de configuração do AutoGen
  • Ligação a fornecedores de LLM (OpenAI, Azure, modelos locais)

Design de Agentes e Atribuição de Papéis

  • Compreensão dos tipos de agentes e padrões de conversa
  • Definição de objetivos, prompts e instruções dos agentes
  • Delegação de tarefas com base em papéis e controlo de fluxo

Chamadas de Funções e Integração de Ferramentas

  • Registo de funções para uso por agentes
  • Execução autónoma e colaborativa de funções
  • Ligação de APIs externas e scripts Python a agentes

Gestão de Conversas e Memória

  • Rastreio de sessões e memória persistente
  • Mensagens entre agentes e tratamento de tokens
  • Gestão do contexto e histórico de conversas

Fluxos de Trabalho de Agentes de Extremo a Extremo

  • Construção de tarefas colaborativas multi-passos (ex.: análise de documentos, revisão de código)
  • Simulação de diálogos utilizador-agente e cadeias de decisão
  • Depuração e refinamento do desempenho dos agentes

Casos de Uso e Implantação

  • Agentes de automação interna: investigação, relatórios, script
  • Bots de interface externa: assistentes de chat, integrações de voz
  • Empacotamento e implantação de sistemas de agentes em produção

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Conhecimento de programação em Python
  • Familiaridade com modelos de linguagem de grande escala e engenharia de prompts
  • Experiência com APIs e fluxos de trabalho de automação

Público-Alvo

  • Engenheiros de IA
  • Desenvolvedores de ML
  • Arquitetos de automação

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