Nível Aplicação

O que você aprenderá:

Entenda a filosofia por trás do Agno:

• Zero boilerplate: Código limpo sem configurações complexas
• Type-safe: Pydantic para validação automática
• Multi-model: Trocar entre GPT-4, Claude, Gemini sem reescrever código
• Production-ready: Built-in retry, caching, observability

💡 Diferencial: Criar agentes poderosos com 10x menos código que frameworks complexos.

O que você aprenderá:

• Agent class: Interface simples para criar agentes
• Tools: Decorador @agent.tool() para adicionar ferramentas
• Streaming: Respostas em tempo real
• Structured outputs: Pydantic models como saída

🔥 Na prática: Agente completo em 20 linhas de código!

O que você aprenderá:

• Criar ferramentas com type hints automáticos
• Validação de inputs com Pydantic
• Outputs estruturados garantidos (não mais parsing de JSON!)
• Composição de ferramentas complexas

⚡ Benefício: Elimina 90% dos erros de parsing e validação.

O que você aprenderá:

• Usar GPT-4, Claude, Gemini com a mesma interface
• Fallback automático se um modelo falha
• Escolher modelo baseado em custo/latência/qualidade
• A/B testing de diferentes modelos

💰 Economia: Use modelo mais barato para tarefas simples, modelo premium para complexas.

O que você aprenderá:

• Estrutura de projeto profissional
• Environment variables e secrets management
• Logging e debugging
• Testing de agentes
• Deploy em produção (Docker, cloud)

🏗️ Arquitetura: Do protótipo ao sistema enterprise-ready.

O que você aprenderá:

• Por que múltiplos agentes? Especialização, paralelismo, robustez
• Comunicação: Como agentes trocam informações
• Coordenação: Sincronizar ações de múltiplos agentes
• Exemplos reais: Agência de marketing, consultoria jurídica, dev team

🎯 Analogia: Como uma equipe humana, cada agente tem sua expertise.

O que você aprenderá:

• Agents: Especialistas com role, goal, backstory
• Tasks: Unidades de trabalho com expected_output
• Tools: Ferramentas que agentes podem usar
• Crew: Orquestrador da equipe
• Process: Sequential vs Hierarchical

🏗️ Estrutura: Componentes modulares que se combinam para resolver problemas complexos.

O que você aprenderá:

• Sequential: Tarefas executadas em ordem (A → B → C)
• Hierarchical: Manager agent coordena e delega
• Quando usar cada um: Trade-offs e casos de uso
• Custom workflows: Criar processos personalizados

⚙️ Escolha: Sequential para workflows simples, Hierarchical para complexidade.

O que você aprenderá:

• allow_delegation=True: Agentes podem pedir ajuda
• Context sharing: Passar informações entre agentes
• Feedback loops: Revisão e melhoria iterativa
• Conflict resolution: Lidar com agentes que discordam

🤝 Colaboração: Agentes trabalhando juntos são mais poderosos que sozinhos.

O que você aprenderá:

• Content creation pipeline: Research → Write → Edit → SEO
• Data analysis team: Collect → Clean → Analyze → Report
• Customer support: Classify → Research → Respond → Escalate
• Software development: Plan → Code → Test → Deploy

💼 Aplicação: Padrões reutilizáveis para diferentes domínios.

O que você aprenderá:

• MCP: Protocolo aberto da Anthropic para conectar IA a dados
• Problema: Cada ferramenta tinha integração custom
• Solução: Interface padronizada para tudo
• Impacto: IA pode acessar qualquer sistema de forma consistente

🌐 Visão: MCP para IA = HTTP para a web.

O que você aprenderá:

• MCP Server: Expõe dados e ferramentas via protocolo
• MCP Client: Aplicação IA que consome servidores
• Resources: Dados que podem ser lidos (URIs)
• Tools: Ações que modificam estado
• Prompts: Templates reutilizáveis

🔌 Protocolo: JSON-RPC 2.0 para comunicação cliente-servidor.

O que você aprenderá:

• Implementar MCP Server do zero
• Expor APIs, bancos de dados, arquivos via MCP
• Definir schemas de resources e tools
• Autenticação e autorização
• Deploy e hospedagem de servidores

🛠️ Poder: Conectar agentes a QUALQUER sistema que você imaginar!

O que você aprenderá:

• Conectar Claude Desktop a servidores MCP
• Usar MCP com LangChain e CrewAI
• Discovery de recursos disponíveis
• Error handling e retry logic
• Caching e performance

🔗 Integração: Agentes com superpoderes via MCP.

O que você aprenderá:

• Auth: API keys, OAuth, JWT
• Permissions: RBAC e scope control
• Rate limiting: Prevenir abuso
• Input validation: Sanitização de dados
• Audit logging: Rastreabilidade completa

🔒 Segurança: Produção-ready com todas as proteções necessárias.