Módulo 7: Deploy e Produção

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"Em desenvolvimento, tudo funciona. Em produção, tudo o que pode dar errado, dará errado. Prepare-se." - Lei de Murphy aplicada a sistemas de produção

Levando Agentes de IA para o Mundo Real

Produção é o ambiente onde seu sistema de agentes atende usuários reais, processando dados reais, com consequências reais. Este módulo ensina você a fazer isso com excelência.

Capítulo 7.1: Fundamentos de Deploy

Diferenças fundamentais:
- Escala: De 1-10 requisições/dia para 1.000-1.000.000+
- Disponibilidade: De "pode cair" para 99.9%+ uptime
- Dados: De testes para dados sensíveis reais
- Custos: De mínimos para potencialmente significativos
- Segurança: De básica para crítica
- Monitoramento: De opcional para essencial
1. Não-determinismo

Mesmo input pode gerar outputs diferentes. Solução: use temperature=0 para tarefas que precisam consistência.

2. Latência Variável

Agentes podem levar de 1s a 60s+. Requer timeouts, async processing, feedback de progresso e circuit breakers.

3. Custos Variáveis

Cada chamada ao LLM tem custo. Estratégias: cache, rate limiting, monitoramento de custos, fallback para modelos mais baratos.

4. Dependências Externas

APIs de LLMs, servidores MCP, bancos de dados, APIs de terceiros. Requer retry logic, graceful degradation, fallback strategies.

Capítulo 7.2: Containerização com Docker

- ✓ Reprodutibilidade: Funciona igual em dev, staging e produção
- ✓ Isolamento: Cada agente em seu próprio container
- ✓ Portabilidade: Roda em qualquer cloud provider
- ✓ Versionamento: Fácil rollback para versão anterior
FROM python:3.11-slim WORKDIR /app # Instalar dependências COPY requirements.txt . RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt # Copiar código COPY . . # Variáveis de ambiente ENV ANTHROPIC_API_KEY="" ENV LOG_LEVEL="INFO" # Healthcheck HEALTHCHECK --interval=30s --timeout=5s --retries=3 \ CMD python -c "import requests; requests.get('http://localhost:8000/health')" # Rodar aplicação CMD ["uvicorn", "main:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "8000"]

Capítulo 7.3: Deploy em Cloud

1. AWS (Amazon Web Services)
- ECS/Fargate: Container orchestration
- Lambda: Serverless para agentes simples
- EC2: Máquinas virtuais completas
2. Google Cloud Platform
- Cloud Run: Deploy de containers serverless
- GKE: Kubernetes gerenciado
- Vertex AI: ML/AI específico
3. Azure
- Container Apps: Simples e escalável
- AKS: Kubernetes gerenciado
- Azure Functions: Serverless
4. Plataformas Especializadas
- Railway.app: Deploy simplificado
- Fly.io: Global edge deployment
- Render: Deploy direto do GitHub

Capítulo 7.4: Monitoramento e Observabilidade

1. Logs

Registros textuais de eventos. Use structured logging (JSON) para facilitar análise.

2. Métricas
- Latência (p50, p95, p99)
- Taxa de requisições (RPS)
- Taxa de erros
- Uso de tokens/custos
3. Traces

Rastreamento de requisições end-to-end. Fundamental para agentes multi-step.

🔍 FERRAMENTAS: DataDog, New Relic, Grafana+Prometheus, Sentry, LangSmith (específico para LLMs)
- Token Usage: Input/output tokens por requisição
- Cost per Request: Custo médio por chamada
- Tool Call Success Rate: Taxa de sucesso de ferramentas
- Agent Completion Rate: % de tarefas completadas com sucesso
- Cache Hit Rate: % de respostas servidas do cache

Capítulo 7.5: Segurança em Produção

1. Autenticação e Autorização
- API Keys com rate limiting
- OAuth 2.0 para usuários
- RBAC (Role-Based Access Control)
2. Proteção de Dados
- Criptografia em trânsito (TLS/HTTPS)
- Criptografia em repouso
- PII (Personally Identifiable Information) masking
3. Input Validation
- Sanitização de inputs do usuário
- Proteção contra prompt injection
- Limites de tamanho/complexidade
4. Compliance
- GDPR (Europa)
- LGPD (Brasil)
- SOC 2, ISO 27001

📝 Resumo Gráfico do Módulo 7

Deploy e Infraestrutura:
- ✓ Docker para containerização
- ✓ Kubernetes para orquestração
- ✓ Cloud providers (AWS, GCP, Azure)
- ✓ CI/CD pipelines
Observabilidade:
- ✓ Logs estruturados
- ✓ Métricas (latência, custos, tokens)
- ✓ Distributed tracing
- ✓ Alertas e dashboards
Segurança:
- ✓ Autenticação/Autorização
- ✓ Criptografia
- ✓ Input validation
- ✓ Compliance

🚀 Projeto Prático do Módulo 7

Objetivo: Fazer deploy de um sistema de agentes completo em produção com todas as melhores práticas.

Stack:
- Docker + Docker Compose
- Railway/Render para hospedagem
- PostgreSQL para dados
- Redis para cache
- Prometheus + Grafana para métricas
- Sentry para error tracking
Funcionalidades:
- API REST com FastAPI
- Autenticação com JWT
- Rate limiting por usuário
- Monitoramento de custos
- CI/CD com GitHub Actions
- Testes automatizados
- Documentação completa

🎯 Próximos Passos

Você agora domina deploy e produção de agentes de IA! Você aprendeu:
- ✓ Containerização com Docker
- ✓ Orquestração com Kubernetes
- ✓ Deploy em cloud providers
- ✓ Monitoramento e observabilidade
- ✓ Segurança e compliance
- ✓ CI/CD pipelines
No Módulo 8 (final), exploraremos o Ecossistema de Ferramentas e Tendências da Engenharia de Agentes de IA, incluindo as ferramentas mais importantes do mercado e para onde a tecnologia está caminhando.

Continue sua jornada

Você dominou deploy e produção. Agora vamos explorar o ecossistema completo de ferramentas!

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