Programa do Curso
Fundamentos dos Sistemas Agênticos em Produção
- Arquiteturas agênticas: ciclos, ferramentas, memória e camadas de orquestração
- Ciclo de vida dos agentes: desenvolvimento, implantação e operação contínua
- Desafios da gestão de agentes em escala de produção
Infraestrutura e Modelos de Implantação
- Implantação de agentes em ambientes em contentores e em nuvem
- Padrões de escala: escalonamento horizontal vs vertical, concorrência e limitação de taxa
- Orquestração multiagente e equilíbrio de cargas de trabalho
Monitorização e Observabilidade
- Métricas-chave: latência, taxa de sucesso, utilização de memória e profundidade de chamadas de agentes
- Rastreio da atividade dos agentes e grafos de chamadas
- Instrumentação de observabilidade utilizando Prometheus, OpenTelemetry e Grafana
Registos, Auditoria e Conformidade
- Registo centralizado e recolha estruturada de eventos
- Conformidade e capacidade de auditoria em fluxos de trabalho agênticos
- Desenho de trilhos de auditoria e mecanismos de reprodução para depuração
Otimização de Desempenho e Recursos
- Redução do sobrecusto de inferência e otimização dos ciclos de orquestração de agentes
- Cache de modelos e incorporações leves para recuperação mais rápida
- Testes de carga e cenários de stress para pipelines de IA
Controlo de Custos e Governação
- Compreensão dos fatores de custo dos agentes: chamadas de API, memória, computação e integrações externas
- Acompanhamento de custos a nível do agente e implementação de modelos de cobrança (chargeback)
- Políticas de automação para prevenir a proliferação de agentes e o consumo de recursos ociosos
Estratégias de CI/CD e Lançamento para Agentes
- Integração de pipelines de agentes em sistemas CI/CD
- Testes, versionamento e estratégias de reversão para atualizações iterativas de agentes
- Implantações progressivas e mecanismos de implantação seguros
Recuperação de Falhas e Engenharia de Fiabilidade
- Desenho para tolerância a falhas e degradação graciosa
- Padrões de repetição, tempo limite e disjuntor para a fiabilidade dos agentes
- Resposta a incidentes e frameworks de análise pós-mortem para operações de IA
Projeto de Capstone
- Construir e implantar um sistema de IA agêntico com monitorização completa e acompanhamento de custos
- Simular carga, medir desempenho e otimizar a utilização de recursos
- Apresentar a arquitetura final e o painel de monitorização aos pares
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Conhecimento sólido de MLOps e sistemas de machine learning em produção
- Experiência com implantações em contentores (Docker/Kubernetes)
- Familiaridade com a otimização de custos em nuvem e ferramentas de observabilidade
Público-Alvo
- Engenheiros de MLOps
- Engenheiros de Confiabilidade de Sítio (SREs)
- Gerentes de engenharia responsáveis pela infraestrutura de IA
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Testemunhos de Clientes (3)
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CLIFFORD TABARES - Universal Leaf Philippines, Inc.
Curso - Agentic AI for Business Automation: Use Cases & Integration
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Bom misto de conhecimento e prática
Ion Mironescu - Facultatea S.A.I.A.P.M.
Curso - Agentic AI for Enterprise Applications
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A mistura de teoria e prática e de perspectivas de alto e baixo nível
Ion Mironescu - Facultatea S.A.I.A.P.M.
Curso - Autonomous Decision-Making with Agentic AI
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