Agentes Científicos: RAG Multiagente para Pesquisa

Aprenda a transformar a produção científica com agentes autônomos que colaboram para gerar artigos estruturados, validados e prontos para submissão. Domine RAG multiagente e LLMOps para escalar pesquisas com precisão e eficiência.

Nível: Intermediário a Avançado

Para quem é: Pesquisadores, cientistas de dados, desenvolvedores de IA e profissionais de áreas técnicas que desejam automatizar etapas da produção científica com tecnologia

Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a projetar, implementar e orquestrar agentes autônomos especializados em pesquisa acadêmica, combinando RAG, LLMs e técnicas de colaboração multiagente para produzir artigos científicos estruturados e validados

8 módulos · 12h · certificado ao final

  • Explorando arquiteturas multiagente para pesquisa científica
  • Configurando RAG especializado por seção de artigo (ex: metodologia vs. discussão)
  • Treinando agentes com prompts few-shot para formatação acadêmica (ABNT, APA, etc.)
  • Implementando loops ReAct para validação cruzada de referências e dados
  • Orquestrando 5+ agentes com LLMOps: balanceamento de carga e fallback
  • Avaliando artigos gerados com LLMs como juízes: métricas de coerência e originalidade
  • Integrando APIs de bases científicas (arXiv, PubMed, SciELO) para dados atualizados
  • Projeto Final: Deploy de um sistema multiagente para geração de artigos em produção

Projeto Final

Um sistema multiagente funcional com RAG que gera um artigo científico completo (4+ seções) a partir de um tema de pesquisa, incluindo validação automática de referências, formatação acadêmica e deploy em ambiente cloud (ex: AWS/GCP)

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Agentes Científicos: RAG Multiagente para Pesquisa 8 módulos · 12h · certificado
Módulo 1 de 8
Aula interativa · Tutor IA
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Bem-vindo à sua aula de Agentes Científicos: RAG Multiagente para Pesquisa! Eu sou seu Tutor IA e esta conversa é o próprio curso: cada mensagem faz parte da trilha, com explicações, exemplos, diagramas e desafios. Para começar, me diga seu nome e do que você gosta. Vou usar isso nos exemplos.