LLM106 · Construção de agentes de IA com ferramentas
Sobre o curso
Construa agentes de IA que usam ferramentas para consultar dados e executar ações, com um ciclo controlado, permissões claras, aprovação humana para passos de risco e registro completo.
Para quem é
Desenvolvedores que já dominam APIs de LLMs, saídas estruturadas e RAG e querem automatizar tarefas de negócio com várias etapas de forma segura.
Pré-requisitos
LLM104 e LLM105, ou experiência equivalente com saídas estruturadas e recuperação de informação.
O que você será capaz de fazer
- Definir ferramentas com nomes, descrições e parâmetros em JSON Schema precisos, que o modelo usa com confiabilidade
- Implementar um ciclo de agente com limite de passos, tratamento de erros e registro estruturado de cada uso de ferramenta
- Aplicar permissões mínimas e aprovação humana em ações que alteram dados ou entram em contato com clientes
- Decidir quando um fluxo fixo é melhor do que um agente autônomo e justificar a escolha
Aulas
- Aula 1 · Fundamentos do uso de ferramentas
- Aula 2 · Ciclos de agente, planejamento e memória
- Aula 3 · Segurança, permissões e supervisão humana
- Aula 4 · Laboratório e atividade
Laboratório: Um agente de suporte a pedidos com três ferramentas
Você vai construir um agente que responde a dúvidas sobre pedidos de uma pequena loja virtual usando três ferramentas: consulta de pedidos em um banco SQLite, consulta de rastreio em um arquivo CSV e uma ferramenta de rascunho que grava em uma fila de revisão, sem enviar nada. Você vai acrescentar limite de passos, registros e uma etapa de aprovação.
Ferramentas gratuitas: Google Colab ou VS Code, o nível gratuito da API Gemini ou um modelo local com suporte a ferramentas pelo Ollama, e arquivos locais CSV e SQLite
Atividade avaliada
Projete e construa um agente para um pequeno bufê que ajude a equipe a responder a pedidos de orçamento de eventos. Ele deve verificar a disponibilidade em um arquivo local de agenda, calcular um orçamento a partir de uma tabela de preços e preparar um rascunho de confirmação para uma pessoa aprovar. Entregue as definições das ferramentas, o ciclo com limites, o modelo de permissões e os registros de pelo menos oito execuções de teste, incluindo dois casos de falha. Escreva uma nota de projeto de uma página explicando quais etapas você deixou para o agente, quais fixou como fluxo e por quê.
| Critério | Peso | Como é um trabalho excelente |
|---|---|---|
| Design das ferramentas | 25% | Ferramentas com nomes, descrições e schemas rigorosos; cada uma faz uma única coisa e devolve erros estruturados e informativos. |
| Ciclo do agente e confiabilidade | 25% | O ciclo tem limites de passos e de tempo, trata erros das ferramentas e se recupera ou para de forma limpa. |
| Segurança e permissões | 30% | Ferramentas de leitura e escrita separadas, ações de risco com aprovação humana e o agente ignora instruções encontradas nos dados. |
| Justificativa e evidências | 20% | A nota de projeto justifica com clareza as escolhas entre agente e fluxo fixo, com registros de testes realistas. |
Peça de portfólio
Um agente de negócio com registros e permissões controladas, ferramentas documentadas, execuções de teste e uma nota de projeto.
Próximo passo
Continue com LLM107 · Avaliação, testes e proteções em aplicações com LLMs · 8 horas · R$ 80,00
Conteúdo do curso
LLM106 · Construção de agentes de IA com ferramentas (8 h)
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Aula 1 · Fundamentos do uso de ferramentas
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Aula 2 · Ciclos de agente, planejamento e memória
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Aula 3 · Segurança, permissões e supervisão humana
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Aula 4 · Laboratório e atividade
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LLM106 Avaliação · Construção de agentes de IA com ferramentas
