Agentes baseados em Large Language Models (LLMs) representam a nova fronteira da inteligência artificial aplicada e estão transformando a forma como interagimos com sistemas computacionais. Eles são projetados para perceber, planejar, interagir, aprender, tomar decisões e agir autonomamente em uma ampla variedade de contextos, desde atendimento automatizado e suporte ao cliente, até planejamento estratégico, tomada de decisões complexas em tempo real, análise preditiva e execução de tarefas colaborativas em ambientes dinâmicos.

Nos últimos anos, a combinação de modelos de linguagem (LLM) de última geração com frameworks poderosos e técnicas emergentes criou um ecossistema de agentes cada vez mais sofisticados, capazes de resolver problemas de alto nível, executar cadeias de raciocínio lógico, buscar informações externas com RAG (Retrieval-Augmented Generation) e coordenar múltiplos agentes especializados. Esses avanços estão redefinindo setores como finanças, saúde, marketing, engenharia, jurídico, indústria criativa e automação de processos corporativos, trazendo eficiência, escalabilidade e personalização.

Este curso inédito combina fundamentos sólidos com as principais tecnologias de ponta do mercado em 2025, como LangChain, AutoGen, CrewAI, Hugging Face Agents, RAG 2.0, ferramentas externas (tools), memória contextual avançada, Mixture of Experts (MoE), Model Context Protocol (MCP), grafos de conhecimento, arquiteturas multiagente, multimodalidade (texto, imagem, áudio e vídeo), LLMOps e Explainable AI (XAI). O conteúdo foi projetado para oferecer ao aluno uma visão completa e prática do ciclo de vida de um agente LLM, da concepção à implantação, em ambientes reais.

Você será capacitado a projetar, treinar, orquestrar e implantar agentes inteligentes, com foco em aplicações práticas e projetos de mercado, desenvolvendo soluções que podem ser aplicadas em customer success, marketing automatizado, monitoramento de dados financeiros, análise jurídica, diagnósticos médicos, engenharia de processos, gestão de negócios e muito mais.

Com uma abordagem 100% hands-on, o curso é estruturado em 15 aulas de 2 horas, avançando de forma progressiva — da introdução ao conceito de agentes inteligentes, passando por engenharia de prompts, RAG multimodal, uso de ferramentas externas, grafos de conhecimento, coordenação multiagente baseada em mercado, até os temas mais avançados como LLMOps, segurança, ética e governança de IA. Ao final, os participantes terão a expertise para construir sistemas agentics de nível profissional, prontos para o mercado e para ambientes corporativos complexos.

Capacitar os participantes a compreender, desenvolver e operacionalizar agentes inteligentes baseados em LLMs, integrando técnicas modernas de processamento de linguagem, geração aumentada por recuperação (RAG), engenharia de prompts, uso de ferramentas externas e coordenação multiagente.

Os objetivos específicos incluem:

• Apresentar os fundamentos de agentes reativos, reflexivos, conversacionais e multiagentes;
• Ensinar o uso de frameworks como LangChain, AutoGen, CrewAI, LlamaIndex e Hugging Face Agents;
• Explorar a integração com memória, ferramentas externas (tools), bancos de dados, grafos e APIs;
• Ensinar o uso de RAG 2.0, pipelines multimodais, embeddings e busca semântica;
• Desenvolver sistemas autônomos compostos por múltiplos agentes coordenados, com tarefas complexas;
• Aplicar conceitos de Mixture of Experts (MoE) e MCP para escalabilidade e interoperabilidade;
• Analisar e mitigar riscos com foco em segurança, privacidade e Explainable AI (XAI).

Profissionais de tecnologia, cientistas de dados, engenheiros, analistas de negócios, gestores de inovação e estudantes de áreas técnicas que desejam dominar o ecossistema de agentes inteligentes baseados em LLMs, com aplicações reais e projetos próprios. 

Durante o curso, os alunos participam de 2 oficinas onde poderão desenvolver projetos de seu interesse.