Visão Geral

Este curso apresenta os fundamentos dos Agentes de Inteligência Artificial (AI Agents), explorando como sistemas baseados em Large Language Models (LLMs) podem perceber informações, tomar decisões, utilizar ferramentas externas e executar tarefas de forma autônoma ou semiautônoma. O participante aprenderá os conceitos essenciais, arquiteturas, componentes e padrões utilizados na construção de agentes inteligentes modernos, além de compreender seu papel em automação, produtividade, atendimento, operações corporativas e aplicações avançadas de IA Generativa.

Objetivo

Após realizar este curso, você será capaz de:

• Compreender os fundamentos dos agentes de IA
• Identificar os componentes principais de arquiteturas agentic
• Entender como agentes utilizam ferramentas, memória e raciocínio
• Construir fluxos básicos de automação baseados em agentes
• Avaliar casos de uso corporativos para AI Agents
• Aplicar boas práticas de segurança e governança em sistemas agentic

Publico Alvo

• Desenvolvedores de Software
• Engenheiros de IA e Machine Learning
• Arquitetos de Soluções
• Profissionais de Automação
• Analistas de Negócios e Transformação Digital
• Líderes técnicos envolvidos em iniciativas de IA

Pre-Requisitos

• Conhecimentos básicos de Inteligência Artificial
• Familiaridade com Large Language Models
• Noções de APIs e desenvolvimento de software
• Interesse em automação e sistemas inteligentes

Conteúdo Programatico

Module 1: Introduction to AI Agents

1. Evolution of intelligent systems
2. What are AI agents
3. Agentic AI concepts
4. Differences between chatbots and agents
5. Enterprise use cases
6. AI agent ecosystem overview

Module 2: Foundations of Agent Architectures

1. Agent architecture fundamentals
2. Perception, reasoning and action
3. Goal-oriented systems
4. Decision-making processes
5. Agent execution cycles
6. Core architectural patterns

Module 3: Large Language Models as Agents

1. Role of LLMs in agent systems
2. Reasoning capabilities
3. Context management concepts
4. Planning and execution workflows
5. Agent limitations
6. Reliability considerations

Module 4: Tools and External Integrations

1. Tool calling fundamentals
2. API integrations
3. Database connectivity
4. Web and knowledge access
5. External service orchestration
6. Enterprise integration patterns

Module 5: Memory Systems for Agents

1. Memory concepts
2. Short-term memory
3. Long-term memory
4. Knowledge retrieval mechanisms
5. Context persistence strategies
6. Memory management practices

Module 6: Planning and Task Execution

1. Task decomposition techniques
2. Planning methodologies
3. Sequential execution workflows
4. Dynamic decision-making
5. Goal management strategies
6. Execution monitoring concepts

Module 7: Agent Communication and Collaboration

1. Agent interaction models
2. Communication protocols
3. Collaborative workflows
4. Human-agent interaction
5. Agent coordination concepts
6. Team-based automation scenarios

Module 8: AI Agents and RAG

1. Fundamentals of Agentic RAG
2. Knowledge retrieval integration
3. Context-aware execution
4. Decision support workflows
5. Enterprise knowledge assistants
6. Agent-driven search systems

Module 9: Security and Governance

1. Agent security fundamentals
2. Access control considerations
3. Data privacy requirements
4. Risk management concepts
5. Governance frameworks
6. Responsible AI principles

Module 10: Monitoring and Evaluation

1. Agent performance metrics
2. Quality evaluation techniques
3. Monitoring strategies
4. Observability fundamentals
5. Error handling approaches
6. Continuous improvement practices

Module 11: Enterprise AI Agent Solutions

1. Customer service agents
2. Productivity assistants
3. IT operations agents
4. Knowledge management agents
5. Business process automation
6. Industry-specific use cases

Module 12: AI Agents Fundamentals Workshop

1. Agent architecture design exercises
2. Tool integration laboratories
3. Memory implementation activities
4. Agent workflow development
5. Security and governance validation
6. Final AI agent project