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 Duração 21 horas

Programa do Curso

Compreensão da Arquitetura do Mastra e Conceitos Operacionais

  • Componentes principais e os seus papéis em produção
  • Padrões de integração suportados para ambientes empresariais
  • Considerações de segurança e governança

Preparação de Ambientes para Implantação de Agentes

  • Configuração de ambientes de runtime de contentores
  • Preparação de clusters Kubernetes para cargas de trabalho de agentes de IA
  • Gestão de segredos, credenciais e repositórios de configuração

Implantação de Agentes de IA Mastra

  • Empacotamento de agentes para implantação
  • Utilização de GitOps e CI/CD para entrega automatizada
  • Validação de implantações através de testes estruturados

Estratégias de Escalação para Agentes de IA em Produção

  • Padrões de escalação horizontal
  • Autoescalação com HPA, KEDA e gatilhos orientados a eventos
  • Estratégias de distribuição de carga e tratamento de pedidos

Observabilidade, Monitorização e Registos para Agentes de IA

  • Boas práticas de instrumentação de telemetria
  • Integração com Prometheus, Grafana e pilhas de registos
  • Acompanhamento do desempenho dos agentes, deriva e anomalias operacionais

Otimização de Desempenho e Eficiência de Recursos

  • Perfis de desempenho de cargas de trabalho de agentes
  • Melhoria do desempenho de inferência e redução da latência
  • Abordagens de otimização de custos para implantações de agentes em larga escala

Fiabilidade, Resiliência e Tratamento de Falhas

  • Design para resiliência sob carga
  • Implementação de circuit-breakers, tentativas repetidas e limitação de taxa
  • Planeamento de recuperação de desastres para sistemas baseados em agentes

Integração do Mastra em Ecossistemas Empresariais

  • Interface com APIs, pipelines de dados e barramentos de eventos
  • Alinhamento das implantações de agentes com DevSecOps empresarial
  • Adaptação de arquiteturas a ambientes de plataforma existentes

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Compreensão de containerização e orquestração.
  • Experiência com fluxos de trabalho CI/CD.
  • Familiaridade com conceitos de implantação de modelos de IA.

Público-Alvo

  • Engenheiros DevOps.
  • Desenvolvedores Backend.
  • Engenheiros de plataforma responsáveis por cargas de trabalho de IA.

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