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Nível Masterclass

50-60 horas de conteúdo

Expert em Agentes de IA, Extended Thinking e Sistemas Complexos

Módulo 6 10-12 horas

Agentes - Fundamentos

Loops agênticos, tool design, function calling e Model Context Protocol.

Tópicos:

O que é: Padrões de raciocínio onde agentes pensam, agem e observam em loops iterativos.

Por que usar: Permite que agentes resolvam problemas complexos passo a passo com auto-correção.

Técnicas: ReAct (Reasoning + Acting), ReWOO (Reasoning Without Observation), Reflexion (auto-reflexão).

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O que é: Criar ferramentas que agentes podem chamar para realizar ações específicas além de geração de texto.

Por que usar: Expande capacidades do agente para interagir com o mundo real.

Exemplo: Ferramentas para busca web, cálculos matemáticos, acesso a APIs, execução de código.

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O que é: Protocolo padronizado da Anthropic para conectar LLMs a fontes de dados e ferramentas externas.

Por que usar: Integração simples, segura e padronizada de contexto externo.

Recursos: Acesso a arquivos, bancos de dados, APIs REST, ferramentas customizadas.

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O que é: Sistemas de memória de curto e longo prazo para agentes manterem estado.

Por que usar: Agentes que lembram interações anteriores e aprendem com o tempo.

Tipos: Working memory (contexto atual), episodic memory (conversas passadas), semantic memory (conhecimento).

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O que é: Técnicas avançadas para agentes planejarem sequências complexas de ações.

Por que usar: Resolver problemas multi-step de forma eficiente e estruturada.

Métodos: Tree of Thoughts, Chain of Thought, Skeleton of Thought, Graph of Thoughts.

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O que é: Estratégias para agentes lidarem com falhas, erros e se recuperarem graciosamente.

Por que usar: Robustez essencial em ambientes reais e imprevisíveis.

Técnicas: Retry logic, fallback strategies, graceful degradation, circuit breakers.

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Módulo 7 10-12 horas

Agentes Avançados

Claude Skills, Extended Thinking, sistemas multi-agente e voice AI.

Tópicos:

O que é: Sistema de capacidades customizadas para Claude executar tarefas específicas de forma consistente.

Por que usar: Criar agentes especializados com comportamentos bem definidos e reproduzíveis.

Uso: Definir skills, encadear execução, combinar múltiplas capacidades, criar workflows.

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O que é: Modo de raciocínio expandido onde o modelo "pensa em voz alta" por mais tempo antes de responder.

Por que usar: Resolver problemas extremamente complexos que requerem análise profunda e cuidadosa.

Quando usar: Matemática avançada, code debugging complexo, análise estratégica, reasoning chains longos.

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O que é: Múltiplos agentes especializados trabalhando juntos coordenadamente em um objetivo comum.

Por que usar: Dividir tarefas complexas entre especialistas, cada um focado em sua expertise.

Padrões: Hierárquico (manager/workers), colaborativo (peer-to-peer), competitivo (debate), democrático (votação).

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O que é: Agentes que processam e geram voz, imagens, vídeo, além de texto simultaneamente.

Por que usar: Interfaces naturais e análise multimodal completa para aplicações reais.

Aplicações: Assistentes de voz conversacionais, análise de imagens médicas, geração de conteúdo rico.

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Módulo 8 12-15 horas

Masterclasses Especializadas

Produção, segurança, observabilidade, ética e o futuro da IA.

Tópicos:

O que é: Deploy de sistemas de IA em produção com reliability, scalability e maintainability.

Por que usar: Transição de protótipo para sistema real de missão crítica usado por milhares.

Tópicos: CI/CD pipelines, prompt versioning, A/B testing, monitoring, rate limiting, caching strategies.

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O que é: Proteger sistemas contra ataques de prompt injection, jailbreaking e uso malicioso.

Por que usar: Prevenir vazamento de informações sensíveis e comportamentos perigosos.

Defesas: Input sanitization, output filtering, context isolation, constitutional AI, red teaming.

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O que é: Monitorar comportamento, qualidade e performance de sistemas de IA em produção.

Por que usar: Detectar problemas proativamente, otimizar custos, garantir qualidade consistente.

Métricas: Latência, taxa de sucesso, custo por query, qualidade de resposta, user satisfaction.

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O que é: Garantir que sistemas de IA sigam valores humanos, sejam justos e benéficos para todos.

Por que usar: Evitar danos, construir confiança e criar IA verdadeiramente útil e segura.

Tópicos: Bias detection e mitigation, fairness, transparency, explainability, Constitutional AI, RLHF.

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