Desenvolvendo agentes de IA com LangGraph, RAG e FastAPI

Ir além de prompts simples de LLM é essencial para a construção de software que pode resolver de forma independente tarefas complexas.Este curso baseado em texto orienta você através do projeto, teste e implantação de agentes de IA prontos para produção e fluxos de trabalho multi-agente. Você passará da escrita de scripts básicos para a engenharia de sistemas sofisticados de IA que gerenciam o estado, coordenam vários agentes especializados e recuperam o conhecimento contextual de forma eficiente.Através de explicações escritas e trechos de código práticos, você obterá as habilidades para criar serviços de IA resilientes que possam lidar com cargas de trabalho do mundo real. O que você vai aprender: - Entenda os conceitos básicos de fluxos de trabalho agentic, máquinas de estado e geração aumentada de recuperação (RAG). - Construa sistemas stateful, multi-agente com roteamento condicional e padrões humanos no loop usando LangGraph. - Implemente pipelines RAG avançados usando bancos de dados vetoriais como Chroma, pesquisa híbrida e compressão contextual. - Desenvolva APIs seguras e assíncronas usando o FastAPI para atender seus agentes de IA a aplicativos externos. - Aplique práticas modernas de Python, incluindo dicas de tipo, validação de dados Pydantic e testes automatizados com pytest. - Configure o monitoramento de aplicativos com o rastreamento LangSmith e containerize sua configuração usando o Docker. O curso começa com conceitos fundamentais de agentes de IA, dicas de tipo Python e construção básica de cadeias.Você progredirá para orquestração complexa de vários agentes, padrões avançados de recuperação e fluxos de trabalho robustos de implantação. Este curso foi projetado para desenvolvedores de Python e aspirantes a engenheiros de IA que desejam construir sistemas de IA do mundo real. Não é necessária experiência prévia com LangChain ou LangGraph, embora seja recomendado um entendimento básico de Python.Comece a ler hoje para criar e implantar seus próprios agentes de IA de nível de produção.