Descubra o que torna um agente de IA bem-sucedido em produção (e como muitos falham pelo caminho!). Aprenda os principais princípios de design agentic para preparar seus agentes para escalar, incluindo infraestrutura e ferramentas robustas, arquitetura modular e ciclos contínuos de avaliação e feedback.

Agentes de IA no mundo real

Opções

Outras automações

Agentes de IA

Usar agente ou não usar agente

Aplicações agentic

Princípios de design para agentes escaláveis

Modularidade

Infraestrutura e ferramentas robustas

Avaliação contínua

Estratégias para um design escalável

Aplicando os pilares do design escalável

Como os agentes de IA escalam (e falham)

Não falhe ao escalar!

Custos mais altos

Custos mais baixos

Contabilidade agentic

Sem guardrails, tudo desanda

Projetando Agentes Escaláveis

Conheça estratégias essenciais para garantir que seu agente seja desenvolvido com foco em escalabilidade. Entenda como o Model Context Protocol (MCP) e o Agent-to-Agent protocol (A2A) promovem escalabilidade por meio da padronização.

Padrões de Design Multiagente

Dando o salto de agente único para multiagentes

Padrões de design para multiagentes

O Model Context Protocol (MCP)

Conhecendo o MCP

MCP é o MVP

Clientes, servidores e tudo que há no meio

O protocolo Agent-to-Agent (A2A)

Cartas de agentes - Gotta Catch 'Em All

MCP e A2A: amigos ou inimigos?

Desenvolvendo Agentes para Escalabilidade

Hora de ir para produção — mas com cuidado! Construa uma estrutura de testes robusta para ter confiança de que o agente de IA continuará entregando em produção. Escolha a melhor estratégia de deployment para o seu caso de uso e aprenda a integrar fontes de dados em tempo real ao seu sistema agentic.

Do protótipo à produção

Testando um agente de forma robusta

O que falta verificar?

Ingestão de dados rápida e eficiente

O valor dos dados em tempo real

Falhar com elegância: mitigando riscos

Novas tentativas com backoff exponencial

Impondo as regras!

Parabéns!

Fazendo Deploy de Agentes em Produção em Larga Escala

Cheat Sheet

Course Glossary

Por que tantos sistemas agentic não conseguem atravessar o caminho entre desenvolvimento e produção? Neste curso, você vai descobrir! Aprenda a projetar e desenvolver agentes de IA já pensando em escalabilidade, seguindo os três pilares da escalabilidade agentic: infraestrutura e ferramentas robustas, arquitetura de design modular e ciclos contínuos de avaliação e feedback. Você vai conhecer como frameworks agentic como o Model Context Protocol (MCP) e o Agent-to-Agent protocol (A2A) permitem integrações mais limpas e rápidas entre fontes de dados e agentes. Por fim, veja os testes e as estratégias de deployment para fazer seu agente gerar valor.

Os vídeos contam com transcrições ao vivo que você pode exibir clicando em "Show transcript" no canto inferior esquerdo dos vídeos.

O glossário do curso está à direita, na seção de recursos.

Para obter créditos de CPE, você precisa concluir o curso e alcançar uma pontuação de 70% na avaliação qualificada. Você pode acessar a avaliação clicando no destaque de créditos de CPE à direita.

<h2>Projete e Desenvolva Agentes para Escalar</h2>
Aprenda a projetar e desenvolver agentes de IA com a escalabilidade em mente, seguindo os três pilares da escalabilidade agentic: modularidade, robustez e adaptabilidade. Descubra o que faz um agente bem-sucedido em produção e por que tantos têm dificuldade para chegar lá.<br><br><h2>Descubra o poder do MCP e do A2A</h2>
O Model Context Protocol (MCP), desenvolvido pela Anthropic, revolucionou a interoperabilidade de agentes, criando uma abordagem unificada para conectar agentes a fontes de dados. O protocolo Agent-to-Agent (A2A), desenvolvido pelo Google, complementa o MCP. Descubra como esses dois frameworks podem ser combinados para garantir que as integrações do seu agente sejam escaláveis.<br><br><h2>Implemente as melhores práticas de teste e implantação de agentes</h2>Antes de apertar o grande botão vermelho e lançar seu agente em produção, você precisa mitigar os riscos que vêm com a escalabilidade. Aprenda a criar uma estrutura de testes robusta para identificar problemas com componentes, integrações, desempenho e segurança. Decida qual tipo de implantação é o ideal para o seu agente observando as necessidades do caso de uso.

Introduction to AI Agents

Descubra como escalar agentes de IA com ajuda de frameworks como MCP e A2A.

Construindo Sistemas Agentic Escaláveis

Descubra o que é preciso para escalar agentes de IA, com uma ajudinha de frameworks como MCP e A2A.

Fundamentos de agentes de IA

🚀 Usar o modelo com melhor desempenho disponível

📚 Passar todo o contexto disponível para o modelo

⬇️ Reduzir o contexto enviado ao modelo

Contabilidade agentic

Construindo Sistemas Agentic Escaláveis

exercicio interativo prático