Prototipe AI Academy
Trilha Arquiteto de Agentes de IA
★ PERFIL QUE FORMA
Profissionais de tecnologia capazes de orquestrar fluxos de agentes de IA e monitorar sua operação em produção, garantindo governança, segurança e eficiência de custos.
PÚBLICO-ALVO
Profissionais de tecnologia que desejam atuar na orquestração e monitoramento de agentes de IA em ambientes empresariais.
ESTA TRILHA É PARA VOCÊ?
Se você já trabalha com tecnologia e quer entender como agentes de IA se conectam, colaboram entre si e como garantir que operem com segurança, custos controlados e governança em produção, esta trilha é para você.
OBJETIVOS DE APRENDIZAGEM
| ✓ | Desenhar fluxos de orquestração entre agentes de IA, definindo transições, condições e gestão de memória. |
| ✓ | Monitorar agentes em produção com observabilidade, análise de logs e prevenção de riscos como prompt injection. |
| ✓ | Governar múltiplos fornecedores e APIs, controlando custos, versionamento de prompts e padronização de operações. |
O que você vai aprender?
Módulo 1 – Arquiteturas de Agentes de IA Ver conteúdo
- Arquitetura de Workflows agênticos Entender a arquitetura de workflows agênticos, em que múltiplos agentes executam tarefas sequenciais ou paralelas com orquestração definida, assumindo atividades similares às de analistas humanos.
- Arquitetura de Agentes conversacionais baseados em estados Entender a arquitetura de agentes conversacionais que operam com máquina de estados, controlando transições entre etapas da conversa para atendimento estruturado de usuários.
Módulo 2 – Implantação de Agentes em Canais Ver conteúdo
- Configuração de Agentes no WhatsApp Conhecer os requisitos técnicos e o processo de configuração para publicar agentes conversacionais no WhatsApp, incluindo integração com provedores e gestão de sessões.
- Agentes embedados em sites e drives corporativos Conhecer as opções técnicas para embedar agentes conversacionais em sites, intranets e drives corporativos, incluindo configuração de widgets e controle de acesso.
- Acionamento de Agentes por API Entender como acionar agentes de IA programaticamente via chamadas de API, permitindo integração com sistemas existentes e automação de fluxos.
Módulo 3 – Design de Prompt Técnico para Agentes de IA Ver conteúdo
- Design de prompt para consulta a documentos via RAG Aprender a estruturar prompts que orientam o agente a consultar documentos recuperados por RAG, garantindo respostas fundamentadas nos dados disponíveis.
- Tratamento de chunks retornados pelo RAG no prompt Aprender a tratar e organizar os trechos de documentos retornados pelo RAG dentro do prompt, para que o agente consiga extrair informação relevante e ignorar ruído.
- Design de prompt para produção de JSON estruturado para chamadas a API Aprender a escrever prompts que instruem o agente a produzir payloads JSON válidos e estruturados para execução de chamadas a APIs externas.
- Design de prompt para chamada a ferramentas de cálculo Aprender a instruir agentes via prompt para delegar operações de cálculo a ferramentas externas, evitando que o modelo tente calcular diretamente.
- Design de prompt para busca online e scraping Aprender a escrever prompts que orientam agentes a executar buscas na web e extrair dados de páginas, definindo critérios de seleção e formato de saída.
- Instruções para log de decisão Aprender a incluir no prompt instruções que forçam o agente a registrar o raciocínio por trás de cada decisão tomada, facilitando auditoria e depuração.
Módulo 4 – Orquestração de Workflows Analíticos Ver conteúdo
- Configuração do consumo do input inicial Aprender a configurar como o primeiro agente do workflow recebe e processa os dados de entrada, definindo formato, validações e transformações necessárias.
- Transferência de memória entre agentes Entender como configurar a passagem de contexto e dados entre agentes dentro de um workflow, garantindo que cada agente tenha as informações necessárias para sua tarefa.
- Condicionais em linguagem natural Aprender a configurar desvios condicionais no fluxo do workflow baseados em avaliações feitas pelo agente em linguagem natural, direcionando a execução para caminhos diferentes.
- Estratégias de segmentação e consolidação de dados no fluxo Aprender a projetar fluxos que alternam entre segmentação e consolidação de dados, distribuindo a carga de trabalho entre agentes para viabilizar análises de alta precisão em volumes grandes de informação.
- Validação determinística de condições no meio do fluxo Aprender a inserir validações determinísticas (não-probabilísticas) em pontos do workflow para garantir que condições obrigatórias sejam atendidas antes de prosseguir.
Módulo 5 – Arquitetura Multi-Agente para Segurança Ver conteúdo
- Proteção contra manipulação de dados via prompt injection em agentes conversacionais Entender como agentes conversacionais podem ser explorados por prompt injection para manipular dados, e como arquitetar proteções que impeçam esse tipo de ataque.
- Camada de segurança para operações de escrita em banco de dados Aprender a implementar camadas de validação e autorização que protegem operações de escrita em banco de dados acionadas por agentes, usando metadata e verificações externas.
- Conexão de agente conversacional a workflow multi-agente para manipulação segura de dados Entender o padrão em que o agente conversacional não acessa o banco diretamente, delegando operações de dados a um workflow multi-agente separado com controles de segurança.
- Criação segura de sessão de conversa para usuários autenticados em sistema externo Aprender a criar sessões de conversa com agentes para usuários já autenticados em sistemas externos, passando dados de identidade de forma segura via metadata protegido.
- Transferência segura de dados entre workflows agênticos Aprender a transferir dados entre workflows agênticos de forma segura, usando metadata protegido para garantir integridade e evitar vazamento de informações sensíveis.
Módulo 6 – Memória de Agentes Ver conteúdo
- Gestão de Memória de Sessão Entender como funciona a memória de sessão em agentes conversacionais — o contexto mantido durante uma conversa — e como configurar limites, janelas e estratégias de compressão.
- Gestão de Memória de Longo Prazo Entender como implementar memória persistente que sobrevive entre sessões, permitindo que o agente lembre de interações anteriores e acumule conhecimento sobre o usuário.
- Automação de carga de histórico de dados como memória de agentes Aprender a automatizar a ingestão de dados históricos de sistemas existentes como memória do agente, permitindo que ele já inicie com contexto relevante sobre o usuário ou processo.
Módulo 7 – Logs & Observabilidade em Agentes de IA Ver conteúdo
- Leitura de log detalhado de cada passo da execução do agente Aprender a ler e interpretar o log passo a passo da execução de um agente, identificando o que foi processado, quais decisões foram tomadas e onde ocorreram falhas.
- Interpretação de log de chamada de API pelo agente Aprender a interpretar nos logs como o agente montou e executou chamadas de API, identificando erros de payload, falhas de autenticação e respostas inesperadas.
- Interpretação de log de recuperação de documentos (RAG) Aprender a ler nos logs como o agente recuperou documentos via RAG, avaliando a relevância dos chunks retornados e identificando problemas de busca.
- Interpretação de log de registro e recuperação de memória do agente Aprender a analisar nos logs como o agente registrou e recuperou memórias, verificando se informações estão sendo salvas corretamente e recuperadas no momento certo.
- Mensuração de custo por execução e custo por mensagem Aprender a extrair dos logs e métricas o custo real de cada execução de workflow e cada mensagem de agente conversacional, identificando gargalos de consumo e oportunidades de otimização.
Módulo 8 – Governança e Versionamento de Prompts em Produção Ver conteúdo
- Engenharia de contexto: composição e governança de dados de sistemas para agentes de IA Aprender a organizar dados de sistemas em pacotes de contexto padronizados, reutilizáveis e bem tagueados para consumo por agentes de IA, garantindo clareza, rastreabilidade e separação entre dados e instruções.
- Pipeline de versionamento e promoção de prompts para produção Aprender a implementar um pipeline de versionamento de prompts com ambientes de staging e produção, controle de aprovações e rollback seguro.
- Manutenção de visibilidade e comparabilidade entre fornecedores Aprender a manter visibilidade centralizada sobre os modelos e fornecedores de IA em uso, garantindo comparabilidade de custos, performance e riscos para decisões informadas.
- Estratégias de redução segura da dependência de áreas de negócio em relação à TI Aprender a criar estruturas que permitam que áreas de negócio ajustem o comportamento do agente via linguagem natural sem depender da TI para cada mudança, mantendo controles de segurança e versionamento.