Implementando GenAI Agents

A IA gerativa está mudando de interfaces de bate-papo passivas para agentes ativos e autônomos capazes de executar fluxos de trabalho complexos.Se você deseja criar sistemas que não apenas respondam a perguntas, mas realmente executem tarefas, entender a arquitetura agentic é o próximo passo essencial. Este curso baseado em texto leva você dos conceitos básicos de design de agentes para a implementação de sistemas de tomada de decisão totalmente funcionais.Você aprenderá a estruturar loops de raciocínio, gerenciar estado e conectar modelos de linguagem grandes a dados externos e APIs. Através de explicações claras por escrito e passo a passo de código prático, você desenvolverá as habilidades para construir sistemas de IA confiáveis e orientados a objetivos. O que você vai aprender: - Entenda a arquitetura central dos agentes GenAI, incluindo estruturas de planejamento, memória e execução - Implemente chamadas de função para permitir que seus agentes interajam com segurança com APIs e bancos de dados externos - Projete loops de raciocínio robustos usando padrões padrão da indústria como ReAct (Reason and Act) - Integre a geração de recuperação aumentada (RAG) para fundamentar as decisões do seu agente em fontes de dados privadas - Aplique conceitos modernos de observabilidade para depurar, monitorar e avaliar o comportamento do agente O curso começa com a terminologia fundamental do agente e padrões de arquitetura antes de guiá-lo através de implementações de código passo a passo de memória, uso de ferramentas e planejamento de várias etapas.É projetado para desenvolvedores de software, analistas de dados e construtores experientes em tecnologia que procuram fazer a transição do prompt básico para a engenharia agentic avançada. Nenhuma experiência prévia com agentes de IA é necessária. Comece a ler hoje para dominar os fundamentos da engenharia de IA autônoma.