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Programa do Curso

LangGraph e Padrões de Agentes: Uma Introdução Prática

  • Grafos vs. cadeias lineares: quando e porquê
  • Agentes, ferramentas e loops de planeador-executor
  • Boas-vindas ao fluxo: um grafo agêntico mínimo

Estado, Memória e Propagação de Contexto

  • Conceção do estado do grafo e interfaces dos nós
  • Memória de curto prazo vs. memória persistida
  • Janelas de contexto, sumarização e reidratação

Lógica de Ramificação e Fluxo de Controlo

  • Encaminhamento condicional e decisões de múltiplas vias
  • Repetições, tempos limite e disjuntores
  • Alternativas, caminhos sem saída e nós de recuperação

Uso de Ferramentas e Integrações Externas

  • Chamadas de funções/ferramentas a partir de nós e agentes
  • Consumo de APIs REST e bases de dados a partir do grafo
  • Análise e validação de saídas estruturadas

Fluxos de Trabalho de Agentes com Recuperação Aumentada

  • Ingestão de documentos e estratégias de fragmentação
  • Embargamentos e lojas vetoriais com ChromaDB
  • Respostas fundamentadas com citações e salvaguardas

Avaliação, Depuração e Observabilidade

  • Rastreamento de caminhos e inspeção de interações dos nós
  • Conjuntos de referência, avaliações e testes de regressão
  • Monitorização da qualidade, segurança, custos e latência

Empacotamento e Entrega

  • Serviço via FastAPI e gestão de dependências
  • Versionamento de grafos e estratégias de reversão
  • Playbooks operacionais e resposta a incidentes

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Conhecimentos práticos de Python
  • Experiência na construção de aplicações LLM ou cadeias de prompts
  • Familiaridade com APIs REST e JSON

Público-Alvo

  • Engenheiros de IA
  • Gestores de Produto
  • Desenvolvedores que constroem sistemas interativos impulsionados por LLM
 14 Horas

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