Construa um Assistente de Pesquisa Multi-Agente com LangGraph

A engenharia de AI está mudando rapidamente de aplicações de prompt único para sistemas multi-agente complexos e autônomos. Se você tem habilidades básicas em Python e deseja construir aplicações inteligentes que possam pesquisar, raciocinar e colaborar, este é o seu ponto de partida. Este curso guia você pelos conceitos fundamentais de AI agêntica. Você aprenderá como projetar um assistente de pesquisa multi-agente que decompõe consultas complexas, recupera informações precisas e sintetiza dados em respostas coerentes. Ao ler explicações estruturadas e trechos de código práticos, você fará a transição da programação tradicional para a orquestração de AI moderna. O que você aprenderá: • Compreender a terminologia central, definições e arquitetura de sistemas de AI multi-agente. • Construir aplicações de AI distribuídas e com estado usando LangGraph e Python. • Implementar padrões fundamentais de Retrieval-Augmented Generation (RAG) para fundamentar as respostas dos agentes em dados fatuais. • Projetar agentes especializados que colaboram para pesquisar, resumir e formatar informações. • Aplicar práticas modernas de Python, como type hints e dataclasses para uma engenharia de AI robusta. • Gerenciar o estado do agente, roteamento e memória de conversação de forma eficaz. A jornada começa com uma análise clara da terminologia chave de AI e definições fundamentais antes de passar para a implementação prática. Você explorará exercícios escritos passo a passo que combinam gradualmente agentes únicos em um sistema de pesquisa colaborativo e poderoso. Projetado para desenvolvedores Python e iniciantes ansiosos por explorar a engenharia de AI, este curso não requer experiência prévia em machine learning. Comece a construir seus próprios assistentes de AI autônomos hoje.