Fundamentos de Agentic RAG: Construa Agentes de AI com LangGraph

À medida que a inteligência artificial evolui, os modelos de recuperação padrão não são mais suficientes. As aplicações modernas exigem fluxos de trabalho de agentes (agentic workflows) — sistemas que podem avaliar, rotear e autocorrigir suas próprias respostas para obter a máxima precisão. Este curso oferece uma introdução clara, baseada em texto, para a construção de sistemas Agentic RAG (Retrieval-Augmented Generation). Você começará com os conceitos fundamentais de modelos de linguagem e bancos de dados vetoriais antes de passar para a arquitetura de agentes autocorretivos. Ao ler as explicações práticas e trechos de código, você entenderá como orquestrar fluxos de trabalho de AI complexos usando LangGraph. O que você aprenderá: - Compreender os conceitos fundamentais de RAG, bancos de dados vetoriais e prompt engineering. - Aprender como os fluxos de trabalho de agentes diferem da geração de AI linear padrão. - Construir loops de recuperação autocorretivos que avaliam e refinam seus próprios resultados. - Aplicar LangGraph para orquestrar processos de AI de várias etapas e com estado (stateful). - Praticar o design de fluxos lógicos para recuperação de documentos, avaliação (grading) e geração. O material é estruturado para construir seu conhecimento passo a passo. Começamos com a terminologia central de AI e padrões básicos de recuperação, introduzindo gradualmente o gerenciamento de estado e loops de autorreflexão. Este curso foi desenvolvido para iniciantes e desenvolvedores novos em agentes de AI — não é necessária experiência prévia com LangGraph ou machine learning avançado. Comece a ler hoje para desbloquear o próximo nível de desenvolvimento de aplicações inteligentes.