WBF Academy
Dominando Agentes de IA

Dominando Agentes de IA

Intermediário

Construa agentes de IA prontos para produção desde os fundamentos. Domine o loop ReAct, uso de ferramentas, memória, planejamento, RAG e orquestração multi-agente. Os exemplos de código usam o SDK Claude da Anthropic; os padrões funcionam com qualquer provedor de LLM. Frameworks cobertos: LangGraph, CrewAI, AutoGen.

📋 5 trilhas ❓ 350 perguntas 💡 35 dicas 🎬 15 vídeos ⏱ ~12h
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Conteúdo do curso

O que é um agente de IA 6:16

O que é um agente de IA

⏱ 6:16

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O loop ReAct 6:26

O loop ReAct

⏱ 6:26

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Construindo seu primeiro agente com o SDK da Anthropic 6:59

Construindo seu primeiro agente com o SDK da Anthropic

⏱ 6:59

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🧠

Questões de prática

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Tool Calling a Fundo 6:26

Tool Calling a Fundo

⏱ 6:26

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Memória de Curto Prazo 6:28

Memória de Curto Prazo

⏱ 6:28

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Memória de Longo Prazo com Vector Stores 6:47

Memória de Longo Prazo com Vector Stores

⏱ 6:47

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🧠

Questões de prática

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Decomposição de Tarefas com Planner-Executor 6:07

Decomposição de Tarefas com Planner-Executor

⏱ 6:07

▶
RAG para Agentes 6:19

RAG para Agentes

⏱ 6:19

▶
Autocorreção com Reflection 6:15

Autocorreção com Reflection

⏱ 6:15

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🧠

Questões de prática

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Padrões Multi-Agente 6:19

Padrões Multi-Agente

⏱ 6:19

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Tour pelo LangGraph 6:33

Tour pelo LangGraph

⏱ 6:33

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CrewAI e AutoGen Comparados 6:59

CrewAI e AutoGen Comparados

⏱ 6:59

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🧠

Questões de prática

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Evals e Observabilidade 6:22

Evals e Observabilidade

⏱ 6:22

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Guardrails e Segurança 7:03

Guardrails e Segurança

⏱ 7:03

▶
Deploy e Controle de Custo 7:06

Deploy e Controle de Custo

⏱ 7:06

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MultiAgent Intermediário

Agentes falam por estado, não por chat

Um objeto compartilhado vence mensagens livres
Performance Intermediário

Cacheie o boilerplate, pague só a diferença

Prompt caching corta custo até 90%
Production Intermediário

Roteie por requisição, não por esperança

Modelo barato no fácil, grande no difícil
Evals Iniciante

Monte o eval set antes do agente

Sem dataset não há progresso, só opiniões