Programa do Curso

Introdução a Ambientes Python para Desenvolvimento Agêntico

  • Configurando Python, ambientes virtuais e gerenciamento de dependências
  • Usando Git e Docker para versionamento e isolamento
  • Melhores práticas para ambientes reproduzíveis

Visão Geral de SDKs e Frameworks de Agentes

  • LangChain, AutoGen e outros SDKs emergentes
  • Estrutura e ciclo de vida do agente: percepção, raciocínio e ação
  • Comparação de capacidades de SDKs e estilos de arquitetura

Construindo Agentes Funcionais em Python

  • Criando um agente simples com LangChain
  • Conectando agentes a ferramentas e APIs externas
  • Lidando com entrada/saída, memória e persistência

Integração de Ferramentas e APIs

  • Definindo e registrando ferramentas para uso do agente
  • Integração segura de API e gerenciamento de chaves
  • Usando fontes de dados externos e chamadas de função personalizadas

Orquestração e Padrões de Comunicação de Agentes

  • Colaboração multi-agente usando AutoGen
  • Lógica de delegação de tarefas e planejamento
  • Orquestração orientada a eventos e assíncrona

Teste, Depuração e Observabilidade

  • Testando agentes com entradas simuladas e ambientes controlados
  • Depurando fluxo de mensagens e invocação de ferramentas
  • Implementando logging estruturado e métricas de desempenho

Considerações para Implantação e Produção

  • Pacotização e contêinerização de serviços de agentes Python
  • Integração com pipelines CI/CD
  • Escala, monitoramento e manutenção de agentes em execução prolongada

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Compreensão da programação Python e gerenciamento de pacotes
  • Experiência com APIs REST e estruturas de dados JSON
  • Familiaridade básica com E/S assíncrona em Python

Público-Alvo

  • Engenheiros backend
  • Engenheiros de plataforma
  • Engenheiros de ML
 21 Horas

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