Introdução ao LangGraph: Construa um Agente de Pesquisa Profunda

À medida que a inteligência artificial evolui de responder a consultas simples para executar fluxos de trabalho complexos, a Agentic AI está se tornando uma habilidade essencial para desenvolvedores modernos. Entender como construir sistemas autônomos que planejam e executam tarefas abre possibilidades inteiramente novas para automação e síntese de dados. Neste curso baseado em texto, você aprenderá os conceitos fundamentais de sistemas multi-agente e construirá seu próprio agente de pesquisa profunda. Começando com a terminologia básica e definições centrais de AI, você explorará a arquitetura planejador-executor e aprenderá como usar o LangGraph para orquestrar fluxos de trabalho inteligentes que podem coletar, analisar e resumir informações de forma autônoma. O que você aprenderá: - Compreender a terminologia e os conceitos centrais por trás da Agentic AI e de sistemas multi-agente. - Projetar uma arquitetura planejador-executor para decompor objetivos de pesquisa complexos em etapas gerenciáveis. - Aplicar o LangGraph para orquestrar aplicações multi-ator com estado e agentes autônomos. - Integrar padrões básicos de retrieval-augmented generation (RAG) e bancos de dados vetoriais para manipulação eficiente de dados. - Praticar técnicas de prompt engineering para guiar o raciocínio do agente e melhorar a confiabilidade dos resultados. - Construir um fluxo de trabalho de pesquisa profunda completo e baseado em texto que sintetiza informações de forma autônoma. O fluxo do curso começa com definições essenciais e conceitos fundamentais de AI antes de passar para exercícios escritos práticos, passo a passo. Você construirá progressivamente a lógica do seu agente, aprendendo como gerenciar estado, estruturar fluxos de trabalho e lidar com erros ao longo do caminho. Este curso fundamental foi projetado para iniciantes e desenvolvedores novos em agentes de AI; não é necessária experiência prévia com LangGraph ou orquestração multi-agente. Comece a ler hoje para construir seu primeiro agente de pesquisa autônomo e expandir suas habilidades de desenvolvimento em AI.