Construindo agentes de IA de produção usando Python e estruturas multiagentes

A complexidade dos aplicativos de IA modernos requer orquestração sofisticada.Pronto para ir além de prompts simples e criar sistemas inteligentes que podem automatizar tarefas complexas e de nível corporativo?Este curso fornece uma base prática e focada em código para projetar, construir e implantar agentes de IA confiáveis, rastreáveis e escaláveis. Você fará a transição de conceitos básicos de agentes para implementar arquiteturas multiagentes de nível corporativo usando os principais frameworks Python. O que você vai aprender: * Compreender os conceitos básicos de agentes LLM, incluindo o padrão ReAct e a utilização efetiva da ferramenta (chamada de função). * Projetar e implementar fluxos de trabalho multi-agente complexos usando estruturas de orquestração modernas como LangGraph e AutoGen. * Aplique técnicas de geração aumentada de recuperação (RAG) para agentes de solo em dados proprietários usando bancos de dados vetoriais. * Pratique os princípios essenciais do LLMOps, incluindo monitoramento, rastreamento e métricas básicas de avaliação para o desempenho do agente. * Configurar pipelines de implantação robustos para sistemas de agentes, integrando conceitos como fundamentos de CI / CD e noções básicas de containerização. O curso começa definindo a terminologia-chave e os padrões fundamentais do agente antes de mergulhar na implementação prática de arquiteturas multiagentes.Nós nos concentramos puramente em explicações escritas e exemplos práticos de código para ilustrar a prontidão de produção. Este curso é projetado para desenvolvedores iniciantes e engenheiros de software que têm um conhecimento prático do Python e querem se especializar na construção de sistemas de agentes de IA implantáveis.Não é necessária experiência prévia com LangChain, LLMOps ou IA avançada.Comece a dominar as arquiteturas necessárias para a próxima geração de aplicativos de IA hoje.