Curso de LangGraph Avançado: Otimização, Depuração e Monitoramento de Grafos Complexos

Arquitetura Avançada de LangGraph

• Padrões de topologia de grafos: nós, arestas, roteadores, subgrafos
• Modelagem de estado: canais, transmissão de mensagens, persistência
• Fluxos DAG vs. cíclicos e composição hierárquica

Desempenho e Otimização

• Padrões de paralelismo e concorrência em Python
• Cache, loteamento (batching), chamadas de ferramentas (tool calling) e streaming
• Controles de custo e estratégias de orçamentação de tokens

Engenharia de Confiabilidade

• Reintentações, timeouts, backoff e quebra de circuito (circuit breaking)
• Idempotência e deduplicação de etapas
• Checkpointing e recuperação usando armazenações locais ou em nuvem

Depuração de Grafos Complexos

• Execução passo a passo e execuções secas (dry runs)
• Inspecionamento de estado e rastreamento de eventos
• Reprodução de problemas de produção com seeds e fixtures

Observabilidade e Monitoramento

• Log estruturado e rastreamento distribuído
• Métricas operacionais: latência, confiabilidade, uso de tokens
• Painéis de controle, alertas e rastreamento de SLOs

Implantação e Operações

• Empacotamento de grafos como serviços e contêineres
• Gestão de configuração e tratamento de segredos
• Pipelines de CI/CD, rollout e canários

Qualidade, Testes e Segurança

• Arneses de avaliação automatizada para testes unitários e de cenário
• Guardrails, filtragem de conteúdo e tratamento de PII
• Red teaming e experimentos de caos para robustez

Resumo e Próximos Passos