Sistemas baseados em agentes começam com um ciclo funcional mínimo, mas agentes do mundo real precisam de chamadas de ferramentas, planejamento, memória, roteamento e ancoragem (grounding) para realizar tarefas úteis. Este curso demonstra como esses componentes se integram — juntamente com controles de segurança, depuração e otimização de custos — para que você possa encarar agentes autônomos de LLM como software funcional, e não apenas como demonstrações. O curso é voltado para desenvolvedores que desejam transformar LLMs em agentes capazes de executar tarefas, lidando com conhecimento privado e restrições de produção.
O curso aborda o ciclo fundamental de sistemas baseados em agentes, contratos de chamada de função, padrões de planejamento, bem como estado e memória. Também cobre o roteamento entre múltiplas ferramentas, RAG para conhecimento privado, ambientes isolados (*sandboxing*) e permissões, depuração de rastreamentos e falhas, e otimização de custos e latência, antes de integrar todos esses elementos em um agente de tarefas.