Implementando agentes de IA com LangGraph e APIs de produção

Mover protótipos de IA de um script local para um ambiente de produção confiável é um dos maiores desafios no desenvolvimento de software moderno. Este curso baseado em texto orienta você através dos conceitos fundamentais e etapas práticas necessárias para criar, proteger e hospedar agentes de IA robustos. Você fará a transição de escrever prompts simples para implantar fluxos de trabalho stateful e multiagentes. Ao compreender a arquitetura subjacente dos modelos de linguagem grandes (LLMs) e da orquestração de agentes baseada em gráficos, você obterá as habilidades para expor seus sistemas de IA como APIs seguras e de alto desempenho. O que você vai aprender: - Entenda a terminologia fundamental de agentes de IA, máquinas de estado e orquestração de LLM. - Crie fluxos de trabalho stateful e multi-agente usando LangGraph e Python. - Configure APIs prontas para produção usando FastAPI com padrões assíncronos / aguardados modernos. - Gerenciar dependências e ambientes virtuais com segurança usando padrões de embalagem modernos. - Implemente monitoramento e observabilidade básicos para rastrear decisões de agentes e desempenho de API. - Implantar seus aplicativos agentic para ambientes de nuvem usando configurações prontas para contêineres. O curso começa com definições fundamentais de sistemas agentic e arquiteturas de gráficos antes de passar para a implementação passo a passo. Você lerá exemplos de código detalhados, análises conceituais e configurações de implantação projetadas para tornar sua transição para a produção perfeita. Este curso é projetado para iniciantes e desenvolvedores de software que desejam implantar seu primeiro aplicativo agentic, sem experiência prévia com o LangGraph. Comece a ler hoje para preencher a lacuna entre os conceitos de IA e a realidade da produção.