Fundamentos de agentes de IA

Os grandes modelos de linguagem (LLMs) e a IA generativa desbloquearam diversos casos de uso valiosos, como criação de conteúdo e resumo de documentos. Para aplicações mais complexas, como automação de fluxos de trabalho, assistência em programação e chatbots avançados de suporte ao cliente, precisamos de uma forma de permitir que os LLMs tomem decisões e acionem ações no mundo real: é aí que entram os agentes de IA!Neste track de habilidades, você aprenderá o que são agentes de IA e para que eles podem (e não podem!) ser usados através de exemplos do mundo real.Você descobrirá frameworks práticos como o loop Thought-Action-Observation (TAO) e o prompting ReAct para conceitualizar melhor como os agentes de IA tomam decisões.Você descobrirá o que torna um agente de IA bem-sucedido em produção e por que tantos não conseguem sair da fase de desenvolvimento. Você aprenderá as práticas mais recentes para construir sistemas agênticos escaláveis, como padrões de design multiagente emergentes, o Model Context Protocol (MCP) e o protocolo Agent-to-Agent (A2A).Descubra como os agentes de IA podem começar a transformar sua forma de trabalhar hoje mesmo!