🚀 Trilha Direta ao Ponto: Mercado 2026/2027

Formação de Engenheiro de IA de Alta Performance

Aprenda a construir e colocar em produção sistemas agênticos multi-modelos, o Protocolo MCP (Model Context Protocol da Anthropic) e arquiteturas de busca híbrida RAG Enterprise com PostgreSQL e pgvector.

Módulo 1

Módulo 1: Fundamentos de Sistemas Agênticos & Loops Cognitivos

Compreenda a transição de simples prompts para arquiteturas cíclicas ReAct, decomposição de tarefas e execução autônoma de ferramentas.

2 Aulas
Dia 1 • 30 min

Dia 1: A Anatomia dos Agentes de IA & O Loop Cognitivo ReAct

Por que chamadas lineares de API falham e como o padrão ReAct (Reasoning + Acting) permite que modelos usem ferramentas e corrijam seus próprios erros.

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Dia 2 • 35 min

Dia 2: Function Calling & Tool Calling Nativo com Pydantic v2

Como definir assinaturas estritas de ferramentas usando schemas JSON matematicamente validados para eliminar erros de execução.

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Módulo 2

Módulo 2: Orquestração de Grafos com LangGraph & Pydantic-AI

Domine StateGraphs, ciclos com checkpoints, controle de fluxo determinístico, Human-in-the-Loop e garantias estritas de tipos.

1 Aulas
Dia 3 • 40 min

Dia 3: Grafos de Estado Cíclicos com LangGraph (StateGraph)

Abandone sequências rígidas: como modelar fluxos complexos com nós, arestas condicionais e persistência de checkpoints.

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Módulo 3

Módulo 3: O Protocolo MCP (Model Context Protocol da Anthropic)

Construa servidores e clientes no novo padrão universal da indústria. Conecte seus agentes a bancos SQL, arquivos e APIs com interoperabilidade.

1 Aulas
Dia 4 • 45 min

Dia 4: O Protocolo MCP da Anthropic — O Novo Padrão Universal

Conecte qualquer IA a qualquer ferramenta ou banco de dados sem depender de integrações proprietárias.

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Módulo 4

Módulo 4: RAG Enterprise & Recuperação Híbrida de Alta Precisão

Vá muito além da similaridade simples: PostgreSQL com pgvector, Busca Híbrida (Dense + BM25 via RRF), Cross-Encoders (Rerankers) e GraphRAG.

1 Aulas
Dia 5 • 45 min

Dia 5: Busca Híbrida (Dense + BM25 via RRF) & PostgreSQL com pgvector

O fim do RAG ingênuo: como unir correspondência exata de termos fiscais com busca semântica em banco relacional ACID.

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Módulo 5

Módulo 5: Evals no CI/CD, Observabilidade (Langfuse) & Produção

Testes automatizados com LLM-as-a-Judge, métricas de fidelidade com Ragas, monitoramento em tempo real de latência/custo e segurança OWASP.

0 Aulas