Sobre este cursoIntermediário a Avançado · 8 módulos · 12h
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)
Aqui você pratica — não só lê.
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curso = "Agentes Científicos: RAG Multiagente para Pesquisa"
print(f"Primeira linha rodada no curso de {curso}.")Módulo 1: Explorando arquiteturas multiagente para...