Construindo agentes LLM em Python: solicitação e orquestração de gráficos

Os modelos de linguagem grandes oferecem um imenso potencial, mas transformar o acesso à API bruta em aplicativos confiáveis e de várias etapas requer habilidades de desenvolvimento especializadas.Este curso ensina as técnicas práticas necessárias para criar fluxos de trabalho sofisticados do LLM. Até o final deste curso, você poderá integrar LLMs em seus aplicativos Python, implementar estratégias avançadas de solicitação para extração de dados confiável e arquitetar agentes de IA autônomos capazes de tomada de decisão complexa e chamada de função. O que você vai aprender: * Entenda os fundamentos da interação LLM usando Python SDKs e chamadas diretas de API. * Domine técnicas de engenharia rápidas, incluindo ajuste de instrução e aprendizado de poucos tiros. * Aplique métodos de saída estruturada usando modelos de dados (como Pydantic) para garantir a extração de dados confiável de LLMs. * Prática de implementação de padrões básicos de geração de recuperação aumentada (RAG) para aterramento contextual. * Configurar agentes de IA capazes de usar ferramentas externas por meio de chamadas de função e definições de ferramentas. * Projetar e implementar arquiteturas de agentes de várias etapas usando ferramentas de orquestração baseadas em gráficos como o LangGraph. O curso começa com conceitos fundamentais e integração de API, progride através de solicitação avançada e manipulação de dados estruturados e culmina no desenvolvimento de uma arquitetura completa e stateful de agentes de IA. Este curso é projetado para desenvolvedores Python iniciantes que desejam se especializar na construção de aplicativos práticos e prontos para produção, alimentados por modelos de linguagem grandes.Não é necessária experiência prévia com IA ou aprendizado de máquina. Comece a criar a próxima geração de aplicativos inteligentes hoje mesmo.