Trilha Construtor de Agentes de IA: tudo o que estudar, tópico por tópico

Trabalhar com APIs de provedores de LLMs incluindo OpenAI, Anthropic e Google, compreender autenticação, limitação de taxa, modelos de precificação e escolher a API certa para cargas de agentes

Projetar system prompts e conjuntos de instruções para agentes autônomos, controlar temperatura e parâmetros de amostragem, formatos de saída estruturada e estratégias de encadeamento de prompts

Definir ferramentas com JSON Schema, compreender o ciclo de vida da chamada de funções entre provedores, lidar com resultados de ferramentas e projetar interfaces de ferramentas para agentes

Escolher o modelo certo para tarefas de agentes com base no tamanho da janela de contexto, capacidade de raciocínio, custo por token, capacidades multimodais e requisitos de latência

Implementar o padrão Raciocínio mais Ação, construir loops Pensamento-Ação-Observação, gerenciar condições de término de loop e lidar com execução multi-etapa de agentes

Comparar frameworks de agentes incluindo LangGraph, CrewAI, OpenAI Agents SDK, Claude Agent SDK, Pydantic AI e Google ADK, compreendendo seus tradeoffs e casos de uso ideais

Implementar memória de trabalho, memória de sessão e memória de longo prazo para agentes usando ferramentas como Mem0, LangMem e Letta, incluindo estratégias de compressão de janela de contexto

Decidir quando um agente único é suficiente versus quando decompor em múltiplos agentes, compreendendo tradeoffs de custo e complexidade, e evitando arquiteturas multi-agente prematuras

Trabalhar com bancos de dados vetoriais incluindo Pinecone, Weaviate, Chroma e pgvector, compreendendo modelos de embedding, busca por similaridade e otimização de índices

Implementar estratégias de chunking de tamanho fixo, semântico e recursivo, enriquecer chunks com metadados, lidar com diversos formatos de documentos e otimizar o tamanho de chunks para recuperação

Construir pipelines de recuperação híbrida combinando BM25 e recuperação densa, implementar re-ranking, transformação de consultas, HyDE e arquiteturas de recuperação multi-estágio

Medir qualidade de RAG com métricas de precisão, cobertura e fundamentação, identificar e corrigir modos de falha comuns, e iterar na qualidade de recuperação e geração

Implementar padrões multi-agente de supervisor, hierárquico, swarm e baseado em grafos, compreendendo quando cada padrão se aplica e suas características operacionais

Compreender Model Context Protocol (MCP), protocolo Agent-to-Agent (A2A), padrões de passagem de mensagens, abordagens de estado compartilhado e interoperabilidade padronizada de agentes

Implementar handoffs entre agentes com transferência de contexto, lógica de roteamento, estratégias de fallback e padrões de escalação com humano no loop

Implementar padrões de planejar-e-executar, loops de Reflexão, mecanismos de autocrítica e permitir que agentes aprendam com erros dentro e entre sessões

Compreender ataques de injeção de prompt direta e indireta, implementar camadas de defesa, aplicar diretrizes OWASP LLM Top 10 e construir sanitização de entrada para agentes

Avaliar desempenho de agentes usando benchmarks como SWE-bench, GAIA e WebArena, construir datasets de avaliação, integrar evals em CI/CD e medir confiabilidade de agentes

Implementar filtragem de saída e moderação de conteúdo, lidar com detecção e redação de PII, compreender requisitos do EU AI Act e construir sistemas de guardrails para agentes

Conduzir testes adversários de sistemas de agentes, simular cenários de ataque, testar defesas contra envenenamento de memória e construir pipelines automatizados de red teaming

Implementar rastreamento distribuído para execução de agentes usando LangSmith, Langfuse e Arize, visualizar grafos de execução e construir dashboards de monitoramento para saúde de agentes

Implantar agentes em ambientes serverless e containerizados, externalizar estado para escalabilidade horizontal, construir pipelines CI/CD para código de agentes e gerenciar versionamento de modelos

Otimizar uso de tokens, implementar cache de prompts, rotear entre modelos com base na complexidade da tarefa, agrupar requisições e projetar custos em escala

Implementar lógica de retry com backoff exponencial, degradação elegante quando provedores de LLM falham, padrões de circuit breaker e construir pipelines de execução de agentes resilientes

Construir servidores MCP personalizados, projetar schemas de ferramentas para operações complexas, implementar autenticação e autorização para acesso a ferramentas e publicar pacotes de ferramentas reutilizáveis

Projetar fluxos de trabalho de agentes para conformidade regulatória, integrações empresariais, saúde, jurídico e domínios financeiros com supervisão humana adequada e trilhas de auditoria

Decidir quando fazer fine-tuning versus engenharia de prompts, preparar datasets de treinamento, compreender técnicas de alinhamento RLHF e DPO, e avaliar qualidade de modelos ajustados

Projetar plataformas de agentes multi-tenant, construir marketplaces de agentes, implementar frameworks de governança para implantação organizacional de agentes e gerenciar ciclos de vida de agentes em escala empresarial