Visão Geral

Este curso apresenta os conceitos, arquiteturas e práticas de orquestração de agentes baseados em LLMs, utilizando frameworks modernos como CrewAI, AutoGPT e LangGraph. O foco está em coordenar múltiplos agentes especializados, garantindo fluxo de trabalho controlado, colaboração eficiente e execução confiável de tarefas complexas.

Objetivo

Após realizar este curso, você será capaz de:

• Compreender o conceito de orquestração de agentes
• Diferenciar agentes isolados de agentes orquestrados
• Projetar fluxos de trabalho multiagentes
• Utilizar frameworks modernos de orquestração
• Controlar dependências, estados e decisões entre agentes
• Avaliar riscos e boas práticas em sistemas orquestrados

Publico Alvo

• Desenvolvedores de IA e automação
• Engenheiros de software
• Profissionais que trabalham com LLMs
• Arquitetos de sistemas inteligentes
• Profissionais de RPA e automação corporativa

Pre-Requisitos

• Programação em Python
• Fundamentos de LLMs
• Conhecimentos básicos de agentes autônomos
• Familiaridade com APIs e automação

Conteúdo Programatico

Module 1 – Introduction to Agent Orchestration

1. What is agent orchestration
2. Why single agents are not enough
3. From pipelines to agent crews
4. Orchestration use cases

Module 2 – Orchestration Architectures

1. Centralized vs decentralized orchestration
2. Agent roles and responsibilities
3. Task decomposition strategies
4. Workflow design patterns

Module 3 – CrewAI Fundamentals

1. Crew-based agent concept
2. Roles, goals and backstories
3. Task assignment and execution
4. Collaboration models

Module 4 – AutoGPT and Autonomous Execution

1. AutoGPT architecture
2. Planning and execution loops
3. Memory and tool usage
4. Strengths and limitations

Module 5 – LangGraph and State-Based Orchestration

1. Graph-based agent workflows
2. Nodes, edges and states
3. Conditional execution
4. Error handling and recovery

Module 6 – Communication, Memory and Context Sharing

1. Inter-agent communication
2. Shared vs isolated memory
3. Context synchronization
4. Knowledge propagation

Module 7 – Control, Safety and Observability

1. Guardrails and constraints
2. Execution limits
3. Logging and monitoring
4. Debugging agent workflows

Module 8 – Enterprise Use Cases and Best Practices

1. Corporate automation scenarios
2. Scalability considerations
3. Security and compliance
4. Future of agent orchestration