LLM106 · Construção de agentes de IA com ferramentas

Categorias: IA e Automação
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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.

Avançar · 8 horas · 4 aulas, um laboratório, uma atividade avaliada e uma peça de portfólio

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.

No seu ritmo, com 12 meses de acesso. Dúvidas são respondidas por escrito pelo painel do aluno. Ao concluir o curso, você recebe um registro de conclusão.

Próximo passo

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O que você aprenderá?

  • 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

Conteúdo do curso

LLM106 · Construção de agentes de IA com ferramentas (8 h)
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.

  • 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
  • LLM106 Avaliação · Construção de agentes de IA com ferramentas
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