A proposta do Curso de Bônus MCP Para Aplicações de IA Generativa e Agentes de IA é conduzir você do servidor MCP mais simples possível, até um servidor completo de base de conhecimento, servido por HTTP, avaliado por um laboratório de observabilidade e acompanhado de orientações para evoluir em direção à produção.
Construir Agentes de IA envolve mais do que enviar perguntas a um modelo de linguagem. É preciso organizar etapas, conectar ferramentas, manter o contexto e decidir quando uma pessoa deve intervir. O curso Agentes de IA com LangGraph – O Guia de Projeto explora esses desafios com explicações e exemplos práticos em Python.
A Pós-Graduação em Sistemas Cognitivos com Agentes de IA da DSA é um programa de extensão Lato Sensu para quem deseja projetar, analisar e implementar agentes inteligentes que possam realizar tarefas complexas. O programa é reconhecido pelo MEC e oferece título de especialista.
Esta cena tem se repetido em muitas empresas brasileiras que estão experimentando IA Generativa e Agentes de IA: Primeiro vem uma demo impressionante. Depois, uma prova de conceito que chama a atenção da diretoria. Mas, quando chega a hora de colocar a solução em produção, surgem decisões que parecem corretas à primeira vista, mas que revelam um problema sério quando analisadas com cuidado: o agente está confiante, mas errado. A pergunta é inevitável: por que isso acontece?
Este e-book apresenta o conjunto de técnicas, ferramentas e padrões que constituem o Spec-Driven Development (SDD) aplicado à construção de aplicações com Agentes de IA, com foco em colocar Agentes de IA em produção.
Este e-book é um GUIA PRÁTICO para essa nova forma de trabalhar. É um manual de boas práticas para você adotar SDD no seu dia a dia, com exemplos concretos usando Claude Code (o agente da Anthropic) e outras ferramentas comparáveis. Os princípios valem para qualquer agente moderno; os exemplos específicos focam no Claude Code por ser uma das ferramentas mais maduras em 2026.
Em termos simples, harness engineering é a prática de projetar o ambiente, as regras, as ferramentas, os fluxos de validação e os mecanismos de controle que fazem um agente trabalhar de forma mais previsível.
Neste artigo, vamos explorar 8 frameworks Python que permitem que você crie seus próprios aplicativos multiagentes com flexibilidade para diferentes casos de uso. Esses frameworks fornecem soluções simples e rápidas para integrar LLMs com ferramentas externas e fontes de dados, tornando mais fácil a criação de sistemas de IA poderosos e autônomos.
Neste artigo vamos trazer para você um guia completo sobre LangGraph Para Construção de Agentes de IA – Arquitetura, Orquestração e Casos de Uso.
A segurança em IA deixou de ser apenas um problema de proteção do modelo. Ela agora envolve governar a capacidade de agir. Em um mundo de agentes autônomos, proteger dados é importante, mas proteger decisões e ações tomadas em nosso nome é o verdadeiro desafio estratégico.
A ascensão dos Agentes de Inteligência Artificial (IA) está provocando uma transformação silenciosa (porém profunda) nas operações de Tecnologia da Informação.
Raciocínio, Planejamento e Uso de Ferramentas são os três pilares que transformam um modelo de linguagem comum em um verdadeiro Agente de IA autônomo. Esses elementos representam o ciclo de “pensar, planejar e agir”. Vamos detalhar cada um deles. Antes disso tenha em mente que “pensar, planejar e agir” é apenas abstração. Modelos de IA nada mais são do que Matemática e Estatística via programação sendo executados no computador.
Vamos seguir com o Guia Definitivo Sobre Protocolos e Frameworks de Agentes de IA, agora na Parte 5, com Infraestruturas e Protocolos (LangChain, A2A, MCP, Temporal).
Vamos seguir com o Guia Definitivo Sobre Protocolos e Frameworks de Agentes de IA, agora na Parte 3, com os frameworks centrados em dados. Temos 2 representantes principais nesta categoria: LlamaIndex e Haystack.
Vamos seguir com o Guia Definitivo Sobre Protocolos e Frameworks de Agentes de IA, agora na Parte 2, com os frameworks centrados na orquestração.