Sobre este cursoIntermediário a Avançado · 8 módulos · 12h
Aprenda a criar agentes autônomos que combinam raciocínio e ação usando o padrão ReAct, e leve suas soluções de IA para o próximo nível com implementações práticas e escaláveis. Ideal para quem quer dominar a orquestração de LLMs em produção.
Nível: Intermediário a Avançado
Para quem é: Desenvolvedores, engenheiros de IA e cientistas de dados com experiência em LLMs e Python, que desejam criar sistemas autônomos inteligentes
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a projetar, implementar e escalar agentes autônomos usando o padrão ReAct, integrando raciocínio e execução em ambientes de produção
8 módulos · 12h · certificado ao final
- Entenda o padrão ReAct: Fundamentos e casos de uso
- Configure ambientes para desenvolvimento de agentes autônomos
- Projete loops de raciocínio e ação com LLMs
- Integre agentes ReAct com bases de dados e APIs externas
- Otimize prompts e fluxos para desempenho e precisão
- Monitore e depure agentes autônomos em tempo real
- Escalone soluções com LLMOps e boas práticas de produção
- Projeto Final: Construa um agente ReAct para automação de tarefas complexas
Projeto Final
Um agente autônomo funcional usando o padrão ReAct, capaz de resolver uma tarefa complexa (ex: planejamento de viagens, gestão de projetos ou análise de dados) com integração a APIs externas e deploy em ambiente controlado
Aqui você pratica — não só lê.
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curso = "ReAct Loops: Agentes Autônomos em Ação"
print(f"Primeira linha rodada no curso de {curso}.")Módulo 1: Entenda o padrão ReAct: Fundamentos e casos...