Visão Geral

Este Curso OpenClaw Install Build & Deploy Real AI Agents, aborda, de forma prática e aplicada, como instalar, configurar, desenvolver e colocar em produção agentes de IA utilizando o OpenClaw. O foco é capacitar o aluno a criar agentes inteligentes capazes de executar tarefas reais, integrar APIs, automatizar processos e operar em ambientes modernos (cloud e on-premise).

Ao longo do curso, o participante irá construir agentes do zero, aplicar conceitos de LLMs, orquestração, memória, ferramentas (tools) e deploy escalável.

Objetivo

Após realizar este curso OpenClaw — Install, Build & Deploy Real AI Agents, você será capaz de:

• Instalar e configurar o ambiente do OpenClaw
• Compreender a arquitetura de agentes de IA modernos
• Criar agentes inteligentes com memória e contexto
• Integrar agentes com APIs externas e bancos de dados
• Implementar automações reais com agentes
• Orquestrar múltiplos agentes (multi-agent systems)
• Realizar deploy de agentes em ambientes produtivos
• Monitorar, escalar e otimizar agentes de IA

Publico Alvo

• Desenvolvedores de software
• Engenheiros de IA / Machine Learning
• Profissionais de automação e RPA
• Engenheiros DevOps e Cloud
• Arquitetos de soluções digitais

Pre-Requisitos

• Conhecimento básico de programação (Python recomendado)
• Noções de APIs REST
• Conceitos básicos de IA (LLMs)
• Familiaridade com linha de comando
• Noções de Docker (diferencial)

Materiais

Conteúdo Programatico

Module 1: Introduction to AI Agents

1. What are AI agents
2. Evolution of AI systems
3. Single-agent vs multi-agent systems
4. Real-world use cases

Module 2: OpenClaw Fundamentals

1. OpenClaw architecture
2. Core components and workflow
3. Installation and environment setup
4. First agent execution

Module 3: Building Your First Agent

1. Creating basic agents
2. Prompt engineering fundamentals
3. Input/output handling
4. Testing agent behavior

Module 4: Memory and Context Management

1. Short-term vs long-term memory
2. Context window strategies
3. Vector databases integration
4. Retrieval-Augmented Generation (RAG)

Module 5: Tools and Integrations

1. Connecting external APIs
2. Database integrations
3. File system operations
4. Web automation

Module 6: Multi-Agent Systems

1. Agent collaboration models
2. Task orchestration
3. Role-based agents
4. Workflow automation

Module 7: Deployment and Scaling

1. Containerizing agents with Docker
2. Deploying to cloud environments
3. CI/CD for AI agents
4. Scaling strategies

Module 8: Monitoring and Observability

1. Logging and tracing
2. Performance monitoring
3. Cost optimization
4. Error handling

Module 9: Security and Governance

1. Data protection strategies
2. API security
3. Access control
4. Responsible AI practices

Module 10: Real Projects and Case Studies

1. AI customer support agent
2. Process automation agent
3. Data analysis agent
4. End-to-end project deployment