Visão Geral

O curso Agente de IA (Artificial Intelligence Agent) apresenta de forma prática e estratégica como projetar, desenvolver e operar agentes inteligentes capazes de perceber, raciocinar, tomar decisões e agir de forma autônoma. O treinamento aborda desde fundamentos de Inteligência Artificial até arquiteturas modernas com LLMs (Large Language Models), integração com APIs, automação de tarefas e construção de agentes reais para uso corporativo.

Os participantes aprenderão a criar agentes conversacionais, agentes autônomos orientados a objetivos e soluções baseadas em IA generativa aplicadas a negócios, governo e tecnologia.

Objetivo

Após realizar este curso Agente de IA (Artificial Intelligence Agent), você será capaz de:

• Compreender o funcionamento de agentes inteligentes
• Projetar arquiteturas de agentes baseados em IA
• Criar agentes conversacionais com LLMs
• Integrar agentes com APIs e sistemas externos
• Implementar memória e contexto em agentes
• Automatizar tarefas complexas com agentes autônomos
• Aplicar boas práticas de segurança e governança em IA
• Desenvolver soluções reais com agentes de IA

Publico Alvo

• Desenvolvedores de software
• Engenheiros de dados e IA
• Profissionais de automação e RPA
• Arquitetos de soluções
• Profissionais de inovação e transformação digital
• Gestores interessados em IA aplicada

Pre-Requisitos

• Lógica de programação
• Conhecimentos básicos de Python
• Noções de APIs e integração de sistemas
• Conhecimento básico de inteligência artificial (desejável)

Materiais

Conteúdo Programatico

Module 1: Introduction to AI Agents

1. What is an AI agent
2. Types of agents (reactive, deliberative, hybrid)
3. Use cases in real world
4. Agent vs traditional systems

Module 2: Foundations of Artificial Intelligence

1. Machine learning basics
2. Natural Language Processing (NLP)
3. Large Language Models (LLMs)
4. Prompt engineering fundamentals

Module 3: Architecture of AI Agents

1. Agent components (perception, reasoning, action)
2. Planning and decision-making
3. State and context handling
4. Event-driven agents

Module 4: Building Agents with LLMs

1. Prompt design
2. Role-based agents
3. Tool usage (function calling)
4. Multi-step reasoning

Module 5: Frameworks for AI Agents

1. LangChain fundamentals
2. LlamaIndex basics
3. Open-source agent frameworks
4. Orchestration patterns

Module 6: Memory and Context Management

1. Short-term vs long-term memory
2. Vector databases
3. Embeddings
4. Retrieval-Augmented Generation (RAG)

Module 7: Integration with External Systems

1. REST APIs
2. Databases
3. Web scraping
4. Automation workflows

Module 8: Autonomous Agents

1. Goal-oriented agents
2. Task decomposition
3. Agent loops
4. Multi-agent systems

Module 9: AI Agents in Practice

1. Chatbots inteligentes
2. Assistentes virtuais
3. Agentes de automação
4. Agentes para análise de dados

Module 10: Security, Ethics and Governance

1. AI safety
2. Bias and fairness
3. Data privacy
4. Governance frameworks

Module 11: Deployment and Scaling

1. Containerization with Docker
2. API deployment
3. Monitoring agents
4. Scaling strategies

Module 12: Advanced Topics

1. Multi-agent collaboration
2. Reinforcement learning basics
3. Human-in-the-loop systems
4. AI orchestration

Module 13: Real-World Projects

1. Build a conversational agent
2. Build an automation agent
3. Build a knowledge assistant
4. Integration with enterprise systems

Module 14: Final Project

1. Design an AI agent solution
2. Implement full architecture
3. Integrate APIs and memory
4. Deploy and demonstrate