Matriz Curricular
Conteúdo
2000 horas/aula
1º Ano
2026
Introdução prática à construção de agentes baseados em LLMs. Funcionamento de modelos generativos, APIs, embeddings, tokenização, contexto e limitações. Criação dos primeiros agentes com integração básica a ferramentas externas.
Técnicas avançadas de Prompt Engineering, estruturação de contexto, controle de saída, uso de system prompts, memory patterns e estratégias para melhorar consistência e confiabilidade de agentes.
Integração de agentes com APIs externas, bancos de dados e serviços SaaS. Implementação de tool calling, manipulação de dados externos e construção de agentes capazes de executar tarefas reais.
Implementação de Retrieval Augmented Generation com embeddings, bancos vetoriais, indexação, busca semântica e construção de agentes com memória baseada em conhecimento estruturado.
Desenvolvimento de workflows automatizados com agentes. Criação de pipelines inteligentes para automação de tarefas empresariais e integração com sistemas corporativos.
Deploy de agentes em ambientes de nuvem. Uso de containers, APIs e boas práticas de escalabilidade, monitoramento e controle de custos.
Desenvolvimento prático com Python voltado à construção de agentes, integração com frameworks como LangChain e LlamaIndex e criação de APIs com FastAPI.
Reflexão sobre impactos sociais, éticos e econômicos da IA baseada em agentes, incluindo automação, mercado de trabalho, responsabilidade no desenvolvimento de sistemas autônomos e inclusão digital.
2º Ano
2027
Comunicação entre agentes, divisão de tarefas, coordenação, planejamento e orquestração de workflows usando frameworks modernos. Aplicação em empresas e produtos digitais. Padrões arquiteturais para sistemas multiagentes. Arquiteturas hierárquicas e cooperativas.
Desenvolvimento de soluções aplicadas a problemas reais de empresas. Identificação de oportunidades, prototipação rápida com LLMs e integração com sistemas existentes. Preparação para atuar como Engenheiro(a) de Soluções de IA, traduzindo desafios de negócios em arquiteturas técnicas.
Integração de agentes com sistemas corporativos como ERP, CRM, bancos de dados e plataformas SaaS. Criação de agentes aplicados a atendimento, análise de dados, automação e suporte estratégico. Versionamento de agentes. Pipelines de dados e eventos. Arquitetura de soluções baseadas em agentes.
Modelos de memória de curto e longo prazo, planejamento orientado a objetivos e tomada de decisão baseada em contexto para controle de ações autônomas.
Monitoramento, rastreabilidade de decisões, controle de acesso, políticas de uso e mitigação de riscos em sistemas autônomos corporativos. Implementação de práticas de governança ao longo do ciclo de vida de agentes.
Otimização de custo, latência, consumo de tokens e arquitetura para alta disponibilidade. Estratégias para produção em larga escala.
Design de interfaces, UX aplicado a agentes e criação de produtos digitais. Validação de mercado, métricas de performance e monetização de soluções inteligentes.
Criação de pipelines de avaliação automatizada (Evals) para medição de precisão e segurança de sistemas autônomos. Uso de LLM-as-a-Judge, Golden Datasets e benchmarks. Aplicação de técnicas de observabilidade, rastreamento de cadeias de pensamento (Chain-of-Thought) e guardrails em tempo real.
