TRILHA 1

🌱 Fundamentos Agentic

A trilha de entrada forma a base do engenheiro de agentic: especificacao, fundamentos tecnicos, arquitetura WAT, design de tools, memoria e primeiro mini projeto completo.

6
Modulos
36
Aulas
6
Laboratorios
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Nivel

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Modulo 1.1 β€’ ~35 min

🧭 O que e Agentic AI e como pensar como engenheiro

Modulo de abertura focado em criterio, escopo e decomposicao de trabalho.

O que e:

comparacao operacional entre resposta pontual, fluxo fixo e execucao orientada a objetivo.

Por que aprender:

evita vender ou construir agentic para problemas que pedem automacao deterministica.

Conceitos-chave:

objetivo, autonomia limitada, escopo e previsibilidade.

O que e:

definicao do trabalho, informacoes disponiveis e limites de execucao.

Por que aprender:

sem isso o agente improvisa e a qualidade cai.

Conceitos-chave:

input, output, restricoes e criterios de aceite.

O que e:

definicao objetiva do que e saida correta, incompleta ou perigosa.

Por que aprender:

sem criterio objetivo nao existe melhoria consistente.

Conceitos-chave:

corretude, completude, formato e seguranca.

O que e:

separacao de um objetivo maior em subetapas verificaveis.

Por que aprender:

workflows bons nascem de decomposicao boa, nao de prompts maiores.

Conceitos-chave:

fases, checkpoints, handoffs e validacao parcial.

O que e:

criterio de arquitetura para separar partes deterministicas e partes agenticas.

Por que aprender:

muitos erros surgem de autonomia mal distribuida.

Conceitos-chave:

risco, custo, branching e guardrails.

O que e:

exercicio para transformar uma necessidade em spec operacional.

Por que aprender:

filtra curiosidade e inicia pratica de engenharia agentic.

Conceitos-chave:

spec, contrato, saida esperada e risco aceitavel.

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Modulo 1.2 β€’ ~40 min

πŸ”Œ Fundamentos tecnicos para workflows

Leitura tecnica minima para integrar systems, contratos e ferramentas com seguranca basica.

O que e:

comunicacao entre sistemas usando endpoint, metodo, payload e resposta.

Por que aprender:

sem entender API nao se desenha tool confiavel.

Conceitos-chave:

GET, POST, headers, status code e timeout.

O que e:

formato de dados para mover informacao entre etapas.

Por que aprender:

saida mal estruturada quebra integracoes.

Conceitos-chave:

schema, campos obrigatorios, parser e serializacao.

O que e:

mecanismo que dispara execucoes quando um evento acontece.

Por que aprender:

fluxos reais geralmente nascem por evento, nao por prompt manual.

Conceitos-chave:

trigger, assinatura, fila e idempotencia.

O que e:

protecao de credenciais fora do codigo e do prompt.

Por que aprender:

agentic sem segregacao de segredos vira risco operacional.

Conceitos-chave:

token, escopo, rotacao e least privilege.

O que e:

acordo de entradas, saidas e estados de erro aceitos.

Por que aprender:

sem contrato o agente confunde erro tecnico e de negocio.

Conceitos-chave:

fallback, retry, erro recuperavel e validacao.

O que e:

exercicio para consumir endpoint, validar resposta e gerar output usavel.

Por que aprender:

faz o aluno sair da teoria e lidar com integracao real.

Conceitos-chave:

request, parse, erro e output padronizado.

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Modulo 1.3 β€’ ~35 min

🧱 WAT na pratica

Separar workflow, agent e tools para evitar sistemas confusos e pouco auditaveis.

O que e:

camada que define fases, transicoes e validacoes locais.

Por que aprender:

sem workflow explicito o debug piora muito.

Conceitos-chave:

fases, transicao, checkpoint e gate.

O que e:

camada que interpreta objetivo e escolhe a proxima acao.

Por que aprender:

ajuda a dar autonomia so onde existe valor.

Conceitos-chave:

planejamento, escolha de tool e contexto.

O que e:

funcoes especializadas para ler, escrever, consultar ou transformar dados.

Por que aprender:

tools bem desenhadas reduzem improviso do modelo.

Conceitos-chave:

single responsibility, schema e side effect.

O que e:

transicao controlada entre agentes, subtarefas ou fases.

Por que aprender:

composicao clara permite crescer sem virar prompt monolitico.

Conceitos-chave:

handoff, payload e ownership.

O que e:

registro de etapa, decisao, input, output e erro.

Por que aprender:

sem visibilidade nao ha prova de valor nem bom debug.

Conceitos-chave:

trace, log e correlation id.

O que e:

exercicio para desenhar workflow, decisoes agenticas e tools necessarias.

Por que aprender:

primeiro passo para sair de pecas soltas e chegar em arquitetura coerente.

Conceitos-chave:

mapa, fronteira, responsabilidade e dependencia.

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Modulo 1.4 β€’ ~45 min

🧰 Tool design e schemas

Desenhar ferramentas pequenas, previsiveis e seguras para aumentar a qualidade do agente.

O que e:

texto que explica para que a tool serve, quando usar e quando nao usar.

Por que aprender:

descricao ruim leva a chamadas erradas mesmo com boa implementacao.

Conceitos-chave:

intent, scope e misuse.

O que e:

definicao dos campos esperados e do formato da resposta.

Por que aprender:

schema claro reduz erro e facilita validacao.

Conceitos-chave:

required, optional, enum e output shape.

O que e:

checagem de tipo, formato e consistencia antes do side effect.

Por que aprender:

evita que input ruim vire acao errada.

Conceitos-chave:

parse, coercion e precondition.

O que e:

classificacao de falhas em casos de retry, fallback ou interrupcao.

Por que aprender:

ajuda a conter custo e loops ruins.

Conceitos-chave:

retry, backoff e terminal error.

O que e:

checkpoint manual antes de enviar, excluir ou alterar estado sensivel.

Por que aprender:

engenharia agentic falha quando ha autonomia demais em operacoes de risco.

Conceitos-chave:

approval gate, preview e human-in-the-loop.

O que e:

criar ferramentas com schema, testar entradas invalidas e ajustar descricoes.

Por que aprender:

mostra que a qualidade das tools define a qualidade do agente.

Conceitos-chave:

schema, validation, misuse e guardrail.

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Modulo 1.5 β€’ ~40 min

🧠 Contexto, memoria e reutilizacao

Controlar o que o sistema sabe, o que precisa lembrar e o que deve ser reaproveitado.

O que e:

informacoes imediatas e relevantes para a execucao corrente.

Por que aprender:

contexto demais aumenta custo e ruido; de menos derruba qualidade.

Conceitos-chave:

window, relevance e pruning.

O que e:

dados guardados para reutilizar em execucoes futuras.

Por que aprender:

sem memoria persistente o agente repete perguntas e perde estado.

Conceitos-chave:

history, state, cache e profile.

O que e:

registro do andamento da execucao com marcos claros de pausa e retomada.

Por que aprender:

checkpoints reduzem custo de falha e facilitam reprocessamento parcial.

Conceitos-chave:

resume, checkpoint e partial output.

O que e:

pacotes de instrucoes e padroes que reduzem repeticao e aumentam consistencia.

Por que aprender:

sem reutilizacao o agente perde padrao entre projetos.

Conceitos-chave:

instruction pack, defaults e configuration.

O que e:

pratica de filtrar, resumir e priorizar informacao antes de enviar ao agente.

Por que aprender:

contexto sujo piora decisao e encarece execucao.

Conceitos-chave:

relevance, summarization e stale context.

O que e:

exercicio para salvar historico minimo e retomar um fluxo.

Por que aprender:

mostra como contexto e memoria mudam confiabilidade e experiencia.

Conceitos-chave:

save state, restore e replay.

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Modulo 1.6 β€’ ~50 min

πŸš€ Primeiro mini projeto agentic

Fechamento da trilha com um projeto guiado de pesquisa e sintese orientado a output estruturado.

O que e:

escolha de um caso com objetivo claro, entradas disponiveis e saida util.

Por que aprender:

caso mal escolhido mistura dificuldade tecnica com problema mal definido.

Conceitos-chave:

scope, input, output e valor.

O que e:

desenho das fases com pontos de decisao e saidas intermediarias.

Por que aprender:

especificacao boa diminui improviso e torna o projeto testavel.

Conceitos-chave:

spec, phases, gate e deliverable.

O que e:

definicao de quais tools entram e em que momento cada uma sera usada.

Por que aprender:

projeto bom usa poucas ferramentas bem encaixadas.

Conceitos-chave:

tool chain, dependency e schema.

O que e:

checagem da saida final e das etapas intermediarias contra criterios definidos.

Por que aprender:

treina a disciplina de nao confundir execucao com qualidade.

Conceitos-chave:

acceptance criteria, format check e completeness.

O que e:

organizacao do output em formato legivel, padronizado e reaproveitavel.

Por que aprender:

boa engenharia termina em entrega utilizavel, nao so em execucao correta.

Conceitos-chave:

report, structured output e handoff.

O que e:

apresentacao curta do fluxo, do resultado e das licoes tecnicas.

Por que aprender:

retro consolida criterio e prepara a proxima iteracao.

Conceitos-chave:

demo, postmortem, iteration e next step.

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