TRILHA 1

🧩 Fundamentos

A "nova forma" e o vocabulário para entendê-la: o que é orquestrar várias LLMs, as duas perguntas que definem qualquer orquestração, e o espectro que vai de "você decide tudo na mão" até "um modelo treinado faz a orquestração por você".

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Quem faz cada parte roteamento / delegação + Como se combinam fusão / merge = Orquestração multi-LLM

Toda orquestração — manual ou automática, Fugu ou Fusion — é uma resposta a estas duas perguntas. Guarde esta equação: ela volta o curso inteiro.

Mapa da trilha

Conteúdo detalhado

1.1~30 min · 6 tópicos

🧩 O que é orquestrar várias LLMs

A base: por que um modelo só tem teto, o que é orquestrar, e as duas perguntas que definem tudo.

O que é:

Uma LLM é o modelo de IA que roda atrás do ChatGPT, do Claude e afins — recebe texto e devolve texto. Cada modelo tem forças e fraquezas próprias; nenhum é o melhor em tudo.

Por que aprender:

Entender que um modelo único tem um "teto" é o que motiva a orquestração: se nenhum modelo é o melhor em tudo, juntar vários pode (em tese) passar do teto de qualquer um sozinho.

Conceitos-chave:

Modelo único · forças/fraquezas por modelo · o teto de um solo · a promessa de combinar.

O que é:

Orquestrar é responder duas perguntas: (1) quem faz cada parte do trabalho e (2) como as respostas se combinam num resultado único.

Por que aprender:

Toda solução — Fugu, Fusion, sub-agents do Claude Code — é só uma maneira diferente de responder a essas duas perguntas. É o mapa que organiza o curso inteiro.

Conceitos-chave:

Roteamento (quem) · fusão (como) · decomposição · agregação.

O que é:

O papel de "maestro" (ou conductor) é quem lê o pedido, reparte em tarefas e entrega a especialistas — cada um um modelo bom naquilo. No fim, alguém funde as respostas.

Por que aprender:

É a anatomia que se repete em qualquer orquestrador. Reconhecer os três papéis (maestro, especialistas, fusor) deixa qualquer sistema "mágico" legível.

Conceitos-chave:

Maestro/conductor · especialista · fusor/merge · pipeline.

O que é:

A ideia de juntar especialistas e chamar o melhor para cada caso. Quando isso vem empacotado atrás de uma única API, você bate em um endereço só e a orquestração acontece escondida.

Por que aprender:

É exatamente o que o Fugu vende. Entender o empacotamento ("1 API, time escondido") explica por que parece simples por fora e é caro por dentro.

Conceitos-chave:

Mixture of experts · 1 endpoint · abstração · time escondido.

O que é:

Quando o Claude Code abre sub-agents (workers haiku/sonnet/opus) e reparte um plano entre eles, ele está orquestrando — só que dentro de um provider e sob seu comando.

Por que aprender:

Mostra que orquestração não é nada novo nem exótico: você provavelmente já usa. O que muda nos produtos é quem decide e quão automático é.

Conceitos-chave:

Sub-agent · worker · delegação manual · orquestração intra-provider.

O que é:

Cada especialista que o maestro chama lê e escreve tokens — e você paga por todos eles, além de esperar cada um responder. Mais modelos = mais tempo e mais conta.

Por que aprender:

É o contrapeso da promessa. Sem ver o custo escondido, a orquestração parece grátis; com ele, você entende por que o Fugu saiu 5× mais caro nos testes.

Conceitos-chave:

Tokens de orquestração · latência somada · overhead · custo × benefício.

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1.2~30 min · 6 tópicos

🎚️ O espectro: da mão ao modelo-maestro

Quem decide quem faz o quê? De "você fia tudo na mão" até "um modelo treinado orquestra sozinho".

O que é:

Imagine uma régua: numa ponta você escreve tudo e decide quem faz cada parte; na outra, um modelo decide isso sozinho. Os produtos são pontos diferentes nessa régua.

Por que aprender:

Dá um mapa único onde encaixar Codex+Claude na mão, sub-agents, Fugu e Fusion — sem decorar cada um isoladamente.

Conceitos-chave:

Espectro de controle · manual ↔ automático · quem roteia.

O que é:

Você roda Codex para uma coisa, Claude para outra, copia a saída de um na entrada de outro. Controle total, esforço total — a orquestração é seu trabalho manual.

Por que aprender:

É o baseline com que todo produto se compara. Saber o custo de fazer na mão revela o que um orquestrador automático realmente te poupa (e o que cobra por isso).

Conceitos-chave:

Roteamento manual · encadear saídas · controle × esforço.

O que é:

Ferramentas como o Claude Code automatizam parte da repartição: você dá o objetivo, ele abre workers e divide. A orquestração é automática, mas dentro de um provider só.

Por que aprender:

É o ponto onde a maioria já está. Mostra que "automático" não exige cross-provider — e prepara o contraste com o Fugu, que cruza providers.

Conceitos-chave:

Workflow · sub-agent · intra-provider · automação parcial.

O que é:

No extremo automático, a lógica de "quem faz o quê" mora nos pesos de um modelo treinado para isso (o Fugu). Você manda o pedido; ele decide e cruza providers sozinho.

Por que aprender:

É a novidade que o curso destrincha. Ver que o roteamento virou "peso de modelo", não código seu, explica tanto o apelo quanto o custo do Fugu.

Conceitos-chave:

Roteamento nos pesos · cross-provider · zero código de orquestração.

O que é:

Roteamento é a decisão "para quem mando isso?". Pode ser uma regra sua, um workflow, ou um modelo-roteador pequeno treinado para escolher o especialista certo.

Por que aprender:

É o coração da "nova forma". Quem domina roteamento domina a primeira das duas perguntas — e é onde mora a inteligência (e o gasto) do orquestrador.

Conceitos-chave:

Roteador/conductor · decisão por tarefa · resolver-sozinho vs delegar.

O que é:

Andar para a direita do espectro troca esforço por conveniência — mas costuma custar mais tempo e dinheiro, porque a automação chama mais modelos do que você chamaria.

Por que aprender:

Te dá o critério para escolher o ponto certo da régua por tarefa, em vez de adotar o mais automático por moda. É a mentalidade que o resto do curso aprofunda.

Conceitos-chave:

Controle × conveniência · custo × benefício · escolher o ponto por tarefa.

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